引言— MGX和HGX/DGX是Nvidia硬件生态系统的重要组成部分,并且也是NVL72的基础单元,也更进一步地实践了MGX的应用场景。 本文的参考Spec已经上传知识星球:NVIDIA MGX: Data Center Architecture for Accelerate…
IV. 更大的想象空间 MGX对比DGX更加灵活地支持了不同的场景,使用1U,2U,4Userver。 它与传统的rack server的优点一样,也可以组成整机架方案。 NVL72已经实践了这个解决方案,在机间互联上利用MGX实现了扩展。 这种形态会在设计上,和应用场景上更方便地让合作伙伴参与,也让使用者搭建更有适配性的组合架构。 参考文...
借助NVIDIA HGX 基板,该公司消除了将 8 个 GPU 链接到高速 NVLink 和 PCIe 交换结构所需的大量负载工作。然后,它允许其 OEM 合作伙伴构建自定义配置,而 NVIDIA 可以以更高的利润为 HGX 主板定价。NVIDIA 的 DGX 目标与其许多 OEM 不同,因为 DGX 被用于追求高价值的 AI 集群和围绕这些集群的生态系统。 最简...
由于DGX GH200极其强大的算力，因此这款AI超算备受厂商尤其是AI厂商的青睐，目前包括谷歌、微软、Meta都已经与英伟达合作，将DGX GH200投入到具体应用中去。考虑到目前AI越来越吃香，也成为了行业巨头纷纷追逐的领域，英伟达也推出了MGX架构主机，这是介于DGX与HGX之间的架构，专门为AI运算打造，英伟达也为厂商们提供了...
首先,当前的 NVIDIA DGX 和 HGX 产品线适用于通过 NVLink 连接的 8x GPU 平台。NVIDIA 还有其他主板,例如称为 Redstone 和 Restone Next 的 4x GPU 组件,但主要的 DGX/HGX (Next) 平台是使用 SXM 的 8x GPU 平台。 这是之前我们组装的NVIDIA Tesla P100 8x SXM2 GPU 系统。
特别是针对医疗保健、内容创作和媒体等行业，DGX提供了即插即用的便利性。两者之间的差异1. 硬件配置：HGX就像积木，你构建自己的系统；而DGX就像一个现成的宫殿，所有组件都已集成。HGX是模块化设计，而DGX提供固定硬件配置。2. 软件：DGX的软件生态更为完备，包括来自NGC的AI和HPC优化软件堆栈，如...
NVIDIA为不同应用场景提供了多种架构，如NV EGX专为边缘AI优化，实现本地实时处理，NV HGX则聚焦AI和HPC的高性能计算，通过NVLink和NVSwitch连接多GPU，灵活配置。而NV DGX则专为AI定制，硬件配置固定。MGX的模块化设计赋予制造商更大的灵活性，可根据客户预算、供电和散热需求，选择1U、2U或4U机箱，...
MGX与NVIDIA HGX的不同之处在于,它能够灵活地兼容多代NVIDIA产品,确保系统制造商能够重新利用现有设计,并轻松地采用下一代产品,而无需代价高昂的重新设计。相比之下,HGX基于一个通过NVLink连接的多GPU基板,为打造极致的AI和HPC系统而量身定制。 凭借MGX,制造商能够使用通用架构和模块化组件构建CPU和加速服务器。MGX...
NVIDIA DGX H100 is the AI powerhouse that’s accelerated by the groundbreaking performance of the NVIDIA H100 Tensor Core GPU.
HGX是NVIDIA向服务器合作伙伴发布的AI服务器技术参考架构，允许X86服务器厂商在X86技术体系内参考DGX的技术...