该模块化参考架构支持不同的 GPU、CPU 和 DPU 配置（包括 NVIDIA Grace、x86 或其他 ARM CPU 服务器以及 NVIDIA OVX系统），可加速各种企业数据中心工作负载。MGX可以理解为HGX和DGX中间的过渡形态，DGX完完全全是英伟达形态的服务器，HGX是各个OEM厂商的服务器。MGX，则是英伟达为OEM厂商制定制定了一系列的标准和...
HGX:主要面向需要灵活且可扩展的平台来满足高性能计算需求的研究人员和开发人员,适用于云数据中心、高性能计算、大规模人工智能研发等。 DGX:专为需要强大、即用型AI解决方案的企业而设计,适用于人工智能和深度学习开发、边缘计算、医疗保健和医学研究以及内容创建和媒体等应用。 四、成本与性价比 HGX:模块化设计,定价...
EGX则专注于边缘计算，将AI计算扩展到边缘设备，搭载云原生软件和优化硬件，如NVIDIA Jetson系列，适用于实时低延迟场景，如5G基站、零售店等。IGX是工业级边缘AI平台，专为工业和医疗环境设计，强调企业级硬件、软件与安全支持，适用于关键任务的工业和医疗应用。HGX作为超大规模GPU加速器，提供高度定制的硬件...
5. 目标市场:HGX系列主要目标是满足云服务提供商和大型数据中心的需求,而DGX系列则更专注于企业和研究机构,帮助他们在人工智能领域取得突破。 总之,英伟达(NVIDIA)的HGX是一种GPU标准,专为大规模数据中心和云计算环境设计,具备高度可扩展和高效能的计算能力。而DGX则是基于HGX标准构建的一套一站式人工智能解决方案,...
近年来,人工智能(AI)的发展迅猛,对于处理庞大的数据和复杂的计算任务提出了巨大的挑战。在这个领域中,英伟达(NVIDIA)作为一家全球领先的图形处理器(GPU)制造商,提供了HGX和DGX两个系列的解决方案,以满足不同规模和需求的人工智能计算。打开APP,查看更多精彩图片HGX系列侧重于为大规模的数据中心和云计算环境提供高性能...
HGX H20采用NVIDIA Hopper架构,并配备高达96 GB的HBM3内存,提供4TBB/s的带宽。适用于要求极高的计算场景,展现出了卓越的性能。L20 PCIe和L2 PCIe则采用NVIDIA Ada Lovelace架构,并针对不同计算需求提供多样化的选择。L20 PCIe配备48 GB GDDR6 w/ ECC内存,而L2 PCIe则拥有24 GB GDDR6 w/ ECC内存。特别值得...
关于服务器的架构,一共有2种,第一种就是用传统的HGX架构,第二中是GB200。所以这次直接一起发布了,而且前者只简单提了一下,大部分时间都在讲GB200。GB200支持576卡的全NVLink互联集群vs GH200的256卡,集群规模没有之前预期的那么大(但我按照带宽算应该是可以支持更大集群的,后续再研究下原因),但推理性能提升...
NVIDIA与微软共同宣布基于NVIDIAPascal架构的加速器HGX-1，这同时也是一款符合微软ProjectPlympus开源计画的超大规模加速器，HGX-1单主机具备八颗NVIDIATeslaP100，并以NVLink技术搭配PCIe标准作为创新转换设计，使CPU与多GPU之间能相互多方沟通，使得在HGX-1基础架构标准化的云服务业者能提供多种CPU与GPU配置...
根据此前曝光的参数信息,英伟达HGX H20与H100、H200同系列,均采用英伟达Hopper架构,但显存容量增大至96GB HBM3,GPU显存带宽4.0TB/s.算力方面,该产品的FP8算力为296 TFLOPS,FP16算力为148 TFLOPS,仅为当今“最强”AI芯片H200的1/13. HGX H20的优点是支持NVLink 900GB/s高速互联功能,且采用SXM板卡形态,兼容英伟达...
NVIDIA HGX H200单卡性能爆发 | NVIDIA将DeepSeek-R1 6710亿参数模型部署至NIM微服务平台,单块HGX H200即可实现每秒3872 tokens的推理速度! 技术亮点:基于Hopper架构的FP8精度计算引擎,配合900 GB/s NVLink专家通信带宽,专为高速推理优化。企业级NIM平台提供标准化API接口,助力安全构建智能体应用生态。