Supermicro 為現今最大規模的 AI 模組所提供的八個最先進的 NVIDIA H100 SXM5 Tensor Core GPU 伺服器包括: SYS-821GE-TNHR –(兩個第 4 代 Intel Xeon 可擴展 CPU,NVIDIA HGX H100 8 GPU,8U)https://www.supermicro.com/en/products/system/GPU/8U/SYS-821GE-TNHR AS -8125GS-TNHR –(兩個第 ...
NVIDIA H100 Tensor Core GPU securely accelerates workloads from Enterprise to Exascale HPC and Trillion Parameter AI.
1个 DGX H100 (SXM) 和 8 个 H100 GPU 的价格为 46 万美元,包括所需的支持。 46 万美元中的 10 万美元需要支持。规格如下。初创公司可以获得大约 5 万美元的 Inception 折扣,最多可用于 8 个 DGX H100 盒子,总共 64 个 H100。 DGX H100 规格 带有8 个 H100 GPU 的 1 个 HGX H100 (SXM) 价格在...
HGX H100 4- GPU 外形经过优化,可用于密集 HPC 部署: 多个HGX H100 4- GPU 可以装在 1U 高液体冷却系统中,以最大化每个机架的 GPU 密度。 带有HGX H100 4- GPU 的完全无 PCIe 交换机架构直接连接到 CPU ,降低了系统材料清单并节省了电源。
HGX H100 4- GPU 外形经过优化,可用于密集 HPC 部署: 多个HGX H100 4- GPU 可以装在 1U 高液体冷却系统中,以最大化每个机架的 GPU 密度。 带有HGX H100 4- GPU 的完全无 PCIe 交换机架构直接连接到CPU,降低了系统材料清单并节省了电源。 对于CPU 更密集的工作负载, HGX H100 4- GPU 可以与两个 CPU ...
Punkhash朋克算力出租H100 |人们需要哪些GPU? 主要是H100。为什么?因为对于LLMs来说,它既在推理和训练方面都是最快的。(对于推理来说,H100通常也是性价比最高的) 具体来说:8-GPU HGX H100 SXM服务器。 “我的分析是,对于相同的工作量来说,使用H100运行更便宜。如果你能找到二手的V100,那么它们也是非常划算的,...
DPX instructions comparison HGX H100 4-GPU vs dual socket 32 core IceLake Ready for Enterprise AI? Enterprise adoption of AI is now mainstream, and organizations need end-to-end, AI-ready infrastructure that will accelerate them into this new era. ...
在运算性能方面,以H100为例,4-GPU版本的HGX不支持NVSwitch,而8-GPU版本的HGX则支持第三代NVSwitch。这使得在相同GPU数量下,DGX的运算能力更强。具体来说,DGX H100系统中的每个GPU之间通过第四代NVLink和NVSwitch提供每秒900GB的连接速度,每个DGX H100以新的FP8精度提供32 petaflops的AI性能。
HGX H100 4- GPU 外形经过优化,可用于密集 HPC 部署: 多个HGX H100 4- GPU 可以装在 1U 高液体冷却系统中,以最大化每个机架的 GPU 密度。 带有HGX H100 4- GPU 的完全无 PCIe 交换机架构直接连接到 CPU ,降低了系统材料清单并节省了电源。
H100 比 A100 更受青睐的部分原因是更低的缓存延迟和 FP8 计算能力。 H100 GPU 更受青睐,因为它的效率高出 3 倍多,但成本仅增加 1.5-2 倍。结合整个系统的成本来看,H100 GPU / 美元性能表现更出色(可能是 4-5 倍)—— 某深度学习研究员 训练和运行 LLM 的其他成本有哪些? GPU 是训练和运行 LMM 中最...