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NVIDIA H100人工智能服務器配置參數
由于 H100 可以應用于不同的服務器平臺，其配置參數會因具體型號和廠商而異。詳情咨詢客服
選擇建議：
以上參數僅供參考，具體配置請咨詢服務器廠商或查閱相關產品文檔
H100 服務器的配置通�？筛鶕枨筮M行定制，
例如增加 GPU 數量、擴展內存容量等。
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內存
內存類型：DDR5
內存容量：1TB - 4TB
內存通道數：8通道或12通道
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GPU
GPU 數量：4 塊 或 8 塊
GPU 型號：NVIDIA H100 Tensor Core GPU
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系統硬盤
類型：NVMe SSD 或 SATA SSD
容量：1.6TB - 3.2TB
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數據硬盤
類型：NVMe SSD 或 SATA SSD
容量：根據需求配置，可支持多個硬盤
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InfiniBand網絡
類型：NVIDIA Quantum InfiniBand 或 Mellanox InfiniBand
端口速度：HDR (200 Gbps) 或 NDR (400 Gbps)
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Ethernet 網卡
端口數量：2 個或 4 個
端口速度：10GbE 或 25GbE
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處理器
CPU 數量：2 顆或 4 顆
CPU 型號：Intel Xeon Scalable 系列 (例如 Ice Lake 或 Sapphire Rapids) 或 AMD EPYC 系列 (例如 Genoa)
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PCIe插槽
數量：根據服務器型號和配置而異
類型：PCIe Gen4 或 PCIe Gen5
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電源
功率：3000W - 5000W
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風扇
數量：根據服務器型號和配置而異
類型：高性能散熱風扇
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操作系統
Linux發行版 (例如 Ubuntu, CentOS, Red Hat Enterprise Linux)
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工作溫度
10°C - 35°C
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其他接口
USB 接口
VGA/HDMI 接口
串口
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整機凈重
根據配置不同，一般在 30kg 到 50kg 之間
NVIDIA H100 Tensor Core GPU 規格 (SXM4 和 PCIe 外形規格)
H100 GPU 提供兩種外形規格：SXM4 和 PCIe，兩者在性能和一些規格上有所區別。以下是兩種規格的詳細參數詳情咨詢客服
規格對比：
| 規格 | SXM4 | PCIe |
|---|---|---|
| CUDA 核心 | 8192 | 8192 |
| Tensor 核心 | 16384 | 16384 |
| 顯存 | 80GB HBM3 | 80GB HBM3 |
| 顯存帶寬 | 3TB/s | 3TB/s |
| NVLink | 4個端口，每個端口800GB/s | 2個端口，每個端口800GB/s |
| 功耗 | 700W | 700W |
| 尺寸 | 全高、全長 SXM4 模塊 | 雙槽 PCIe 卡 |
| NVLink 端口 | 4個 | 2個 |
| 總帶寬 | 3.2 TB/s | 1.6 TB/s |
| 尺寸 | 全高、全長的模塊 | 雙槽卡 |
其他值得注意的功能：
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FP8 精度
H100 GPU 支持 FP8 精度，這是一種新的低精度格式，可以提供比 FP16 精度更高的性能。
-
Transformer 引擎
H100 GPU 具有一個新的 Transformer 引擎，該引擎針對自然語言處理和計算機視覺等任務進行了優化
-
多實例 GPU
H100 GPU 支持多實例 GPU (MIG)，這允許單個 GPU 被劃分為多個較小的 GPU 實例。這使得 H100 GPU 能夠更有效地用于各種工作負載。
選擇建議：
需要極致性能和擴展性的用戶可以選擇 SXM4 版本。
對功耗和成本比較敏感的用戶可以選擇 PCIe 版本。
NVIDIA H100 AI 服務器應用場景
NVIDIA H100 作為一款強大的 AI 加速器，其應用場景廣泛，主要集中在需要大量計算能力和并行處理的領域。
大規模語言模型(LLM))和生成式AI
高性能計算 (HPC)
深度學習訓練和推理
元宇宙應用
科學研究和醫療保健
自動駕駛汽車
效率高
H100 的 Transformer 引擎和 FP8 精度使其在處理 LLM 和生成式 AI 任務時效率極高。
開發強大應用
可用于開發更強大的聊天機器人、文本摘要、機器翻譯、代碼生成等應用。
科學研究
H100 可用于加速藥物研發、基因組學、材料科學等領域的科學研究 幫助科學家們更快地進行數據分析和模擬，推動科學進步。。
醫療保健
H100 可以用于醫學圖像分析、藥物發現、個性化醫療等醫療保健應用。 幫助醫生更快、更準確地診斷疾病，并制定治療方案。
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