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NVIDIA H100, 80GB HBM2e GPU

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Die NVIDIA H100 Tensor Core GPU, basierend auf der neuen Hopper-Architektur, ist eine der leistungsfähigsten GPUs für Rechenzentren und KI-Workloads. Sie bietet erhebliche Verbesserungen in Bezug auf Leistung, Effizienz und Skalierbarkeit für eine Vielzahl von Anwendungen, darunter künstliche Intelligenz, Hochleistungsrechnen (HPC) und Datenanalyse.

Wichtige Merkmale:

  • 8-nm-Hopper-Architektur: Diese fortschrittliche Architektur ermöglicht eine drastisch höhere Rechenleistung und Effizienz im Vergleich zur Vorgängergeneration.
  • Transformer Engine: Speziell für die Optimierung großer KI-Modelle, wie Transformer-Modelle, entwickelt, bietet sie eine massive Beschleunigung für KI-Training und -Inferenzen.
  • FP8-Präzision: Durch die Unterstützung von Float-8-Datenformaten (FP8) wird die Rechenleistung deutlich erhöht, ohne dass die Genauigkeit für viele KI-Workloads beeinträchtigt wird.
  • 4.9 PFLOPS KI-Leistung: Die H100 erreicht eine beispiellose Rechenleistung von bis zu 4,9 PetaFLOPS (bei FP8) für KI-Berechnungen.
  • NVLink: Mit NVLink der 4. Generation können mehrere GPUs mit einer Bandbreite von 900 GB/s miteinander verbunden werden, was die Datentransfergeschwindigkeiten zwischen GPUs drastisch erhöht.
  • PCIe Gen 5: Unterstützung für PCIe Gen 5 sorgt für eine verdoppelte Datenbandbreite im Vergleich zu PCIe Gen 4 und damit für schnelleren Datendurchsatz in heterogenen Systemen.
  • Multi-Instance GPU (MIG): Diese Technologie ermöglicht die Aufteilung der H100 in bis zu sieben separate, isolierte Instanzen, sodass mehrere Workloads effizient und sicher gleichzeitig ausgeführt werden können.
  • H100 NVL: Eine spezielle Konfiguration, die zwei H100-GPUs mit NVLink koppelt, um KI-Modelle wie GPT und andere großformatige Deep-Learning-Anwendungen noch schneller zu verarbeiten.

Anwendungsszenarien:

Die H100 ist speziell auf extreme KI-Workloads und HPC zugeschnitten. Sie ist ideal für den Einsatz in Supercomputern, Cloud-Diensten, Forschungseinrichtungen und Unternehmen, die mit großen Datenmengen arbeiten und skalierbare KI-Lösungen entwickeln wollen.

Die NVIDIA H100 revolutioniert durch ihre Innovationen in der Rechenarchitektur die Leistung und Effizienz von Rechenzentren und KI-Infrastrukturen.

30.345,00 € Inkl. Steuern

25.500,00 € 25500.0 EUR 25.500,00 € zzgl. Steuern

25.500,00 € zzgl. Steuern

  • Hersteller
  • Herstellernummer
  • Speicher
  • Speicher Typ
  • Speicher Bandbreite
  • Cores
  • Kühlung
  • Gesamthöhe
  • GPU-Rechenleistung

Diese Kombination existiert nicht.

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Geschäftsbedingungen
Das Angebot gilt nur für B2B Kunden. 
Versand: 2-3 Geschäftstage

Spezifikationen

Hersteller Nvidia
Herstellernummer 900-21010-0000-000
Speicher 80 GB
Speicher Typ HBM2
Speicher Bandbreite 2048 GB/s
Cores 14592 CUDA
Kühlung Passivkühlung
Gesamthöhe Dual Slot
GPU-Rechenleistung 204.87 TFLOPS (FP16), 51.22 TFLOPS (FP32), 25.61 TFLOPS (FP64)
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NVIDIA H200 Grafikkarte – Die Zukunft der High-Performance-Computing jetzt bei Nelpx.de erhältlich

Die NVIDIA H200 Grafikkarte setzt neue Maßstäbe in der Welt des High-Performance-Computing und der KI-Beschleunigung. Mit innovativer Architektur und branchenführender Leistung ist die H200 die perfekte Wahl für alle, die maximale Rechenleistung und Effizienz für anspruchsvollste Aufgaben suchen. Ob in der Forschung, KI-Entwicklung, Datenanalyse oder in der 3D-Modellierung – die H200 bietet bahnbrechende Performance, die Ihre Projekte auf ein neues Level hebt.

Besonderheiten der NVIDIA H200:

  1. Unübertroffene Leistung: Die H200 bietet enorme Rechenleistung, die selbst anspruchsvollste KI-Modelle und komplexe Simulationen beschleunigt. Mit ihrer modernen GPU-Architektur setzt sie neue Standards für Performance und Effizienz.
  2. Hohe Speicherbandbreite: Mit einer verbesserten Speicherarchitektur ermöglicht die H200 eine extrem hohe Bandbreite, die für datenintensive Anwendungen entscheidend ist. Dies führt zu einer schnelleren Datenverarbeitung und kürzeren Berechnungszeiten.
  3. Optimiert für KI und Deep Learning: Die NVIDIA H200 ist speziell für maschinelles Lernen und KI-Workloads optimiert. Mit fortschrittlichen Tensor Cores und CUDA-Technologie kann sie Deep Learning-Modelle schneller und effizienter trainieren als je zuvor.
  4. Erweiterte Parallelverarbeitung: Die H200 nutzt Tausende von CUDA-Kernen, die eine massive Parallelverarbeitung ermöglichen. Dies ist besonders vorteilhaft bei Simulationen, Renderings und großen Datenanalysen.
  5. Zukunftssicher durch Unterstützung moderner Technologien: Die H200 ist kompatibel mit aktuellen und kommenden Technologien im Bereich von KI, High-Performance-Computing und Datenanalyse. Das macht sie zur idealen Wahl für zukunftssichere Infrastrukturen.
  6. Energieeffizienz und Kühlung: Trotz ihrer enormen Leistung wurde die H200 entwickelt, um effizient zu arbeiten und Hitze besser zu managen. Sie ist somit auch ideal für den Einsatz in großen Rechenzentren.

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