021-91015616
0

سبد خرید شما خالی است.

ورود / ثبت‌نام
وضعیت : موجود
:تعداد موجودی
5 عدد
:مدت زمان تحویل
20روزکاری
:تعداد سفارش

لیست قیمت

مجموع قیمت(تومان) قیمت واحد(تومان) تعداد
4,160,000,000 4,160,000,000 1+

کارت گرافیک H200

:کد محصول 900-21010-0040-000
:نام کارت گرافیک NVIDIA H200
:معماری Hopper
:حافظه 141 GB HBM3
:CUDA Cores بیش از 16,384 هسته
:کاربرد اصلی هوش مصنوعی و یادگیری عمیق (AI / Deep Learning)
:کاربرد ثانویه شبیه‌سازی علمی و محاسبات HPC
:اتصال و مقیاس‌پذیری PCIe Gen 5 و NVLink
:ویژگی برجسته مصرف انرژی بهینه و عملکرد پایدار در سرور و دیتاسنتر
NVIDIAکارت گرافیک H200

NVIDIA H200 GPU قدرتمندترین شتاب‌دهنده هوش مصنوعی با حافظه HBM3e برای مدل‌های بزرگ زبان (LLMs)

 

کارت گرافیک H200 صرفاً یک به‌روزرسانی نیست، بلکه یک جهش کوانتومی در محاسبات هوش مصنوعی دیتاسنتری است. این واحد پردازش گرافیکی (GPU)، جانشین H100، به طور خاص برای پاسخگویی به تقاضای شدید مدل‌های بزرگ زبان (LLMs) و هوش مصنوعی مولد (Generative AI) طراحی شده است.

 

اگر به دنبال سریع‌ترین زمان آموزش (Training) و کمترین تأخیر در استنتاج (Inference) برای مدل‌هایی مانند GPT-4 و Llama هستید، NVIDIA H200 پیشرفته‌ترین سخت‌افزار موجود در جهان است.

 H200 چگونه بازی هوش مصنوعی را تغییر می‌دهد؟ (حافظه HBM3e)

 

قدرت اصلی H200 در معرفی حافظه فوق سریع HBM3e نهفته است که بزرگترین گلوگاه در پردازش مدل‌های LLM را برطرف می‌کند:

  1. بزرگترین و سریع‌ترین حافظه جهان: H200 دارای 141گیگابایت حافظه HBM3e است. این حجم حافظه بیش از دو برابر حافظه A100 و تقریباً دو برابر حافظه H100 است. این حافظه عظیم به مدل‌های بسیار بزرگ اجازه می‌دهد تا به طور کامل روی GPU بارگذاری شوند.

  2. پهنای باند4.8 ترابایت بر ثانیه: حافظه HBM3e پهنای باند خارق‌العاده‌ای معادل 4.8TB/S فراهم می‌کند. این سرعت تضمین می‌کند که داده‌ها با سرعت سرسام‌آوری بین حافظه و هسته‌های پردازشی مبادله شوند، که نتیجه آن، افزایش چشمگیر سرعت استنتاج (تا دو برابر سریع‌تر از H100 در برخی مدل‌های LLM) است.

  3. معماری هاپر (Hopper Architecture): H200 بر پایه معماری پیشرفته Hopper انویدیا ساخته شده است و از قابلیت‌های کلیدی مانند Transformer Engine استفاده می‌کند. این موتور تخصصی، عملیات مورد نیاز برای مدل‌های ترانسفورمر را با دقت و سرعت بی‌سابقه‌ای انجام می‌دهد.

  4. کاهش TCO در دیتاسنتر: با توجه به عملکرد عالی در هر وات (Performance per Watt)، دیتاسنترها می‌توانند با تعداد کمتری از GPUهای H200، همان حجم کاری را انجام دهند. این امر منجر به کاهش هزینه‌های عملیاتی کلی (TCO)، مصرف انرژی کمتر و نیاز به فضای کمتر می‌شود.

 

مشخصات فنی کلیدی

ویژگی NVIDIA H200 GPU مزیت اصلی
معماری GPU Hopper (HA100) بهینه‌سازی شده برای LLMها
نوع حافظه HBM3e سریع‌ترین حافظه GPU جهان
ظرفیت حافظه 141GB امکان بارگذاری بزرگترین مدل‌های AI
پهنای باند حافظه 4.8TB/S انتقال سریع داده‌ها و استنتاج سریع
پشتیبانی از فرمت FP8, FP16, TF32, FP64 انعطاف‌پذیری کامل برای آموزش و HPC
سخت‌افزار اختصاصی Transformer Engine تسریع عملیات توجه (Attention) در ترانسفورمرها

کاربردهای کلیدی در هوش مصنوعی و HPC

 

  • مدل‌های بزرگ زبان (LLMs): آموزش و استنتاج سریع‌تر مدل‌هایی با پارامترهای تریلیونی.

  • هوش مصنوعی مولد: پشتیبانی از مدل‌های تولید تصویر (مانند Stable Diffusion) و تولید محتوای ویدئویی با رزولوشن بالا.

  • محاسبات علمی و HPC: شبیه‌سازی‌های فیزیکی، نجوم، و بیوانفورماتیک که نیاز به حافظه بسیار بزرگ دارند.

  • Exascale Computing: تسریع در دستیابی به قدرت محاسباتی در مقیاس‌های بزرگ.

کارت گرافیک H200

کارت گرافیک H200

کد محصول 900-21010-0040-000
NVIDIA H200 نام کارت گرافیک
Hopper معماری
141 GB HBM3 حافظه
بیش از 16,384 هسته CUDA Cores
هوش مصنوعی و یادگیری عمیق (AI / Deep Learning) کاربرد اصلی
شبیه‌سازی علمی و محاسبات HPC کاربرد ثانویه
PCIe Gen 5 و NVLink اتصال و مقیاس‌پذیری
مصرف انرژی بهینه و عملکرد پایدار در سرور و دیتاسنتر ویژگی برجسته
وضعیت : موجود
:تعداد موجودی
5 عدد
:مدت زمان تحویل
20روزکاری
:تعداد سفارش

لیست قیمت

مجموع قیمت قیمت تعداد
4,160,000,000 4,160,000,000 1+

NVIDIA H200 GPU قدرتمندترین شتاب‌دهنده هوش مصنوعی با حافظه HBM3e برای مدل‌های بزرگ زبان (LLMs)

 

کارت گرافیک H200 صرفاً یک به‌روزرسانی نیست، بلکه یک جهش کوانتومی در محاسبات هوش مصنوعی دیتاسنتری است. این واحد پردازش گرافیکی (GPU)، جانشین H100، به طور خاص برای پاسخگویی به تقاضای شدید مدل‌های بزرگ زبان (LLMs) و هوش مصنوعی مولد (Generative AI) طراحی شده است.

 

اگر به دنبال سریع‌ترین زمان آموزش (Training) و کمترین تأخیر در استنتاج (Inference) برای مدل‌هایی مانند GPT-4 و Llama هستید، NVIDIA H200 پیشرفته‌ترین سخت‌افزار موجود در جهان است.

 H200 چگونه بازی هوش مصنوعی را تغییر می‌دهد؟ (حافظه HBM3e)

 

قدرت اصلی H200 در معرفی حافظه فوق سریع HBM3e نهفته است که بزرگترین گلوگاه در پردازش مدل‌های LLM را برطرف می‌کند:

  1. بزرگترین و سریع‌ترین حافظه جهان: H200 دارای 141گیگابایت حافظه HBM3e است. این حجم حافظه بیش از دو برابر حافظه A100 و تقریباً دو برابر حافظه H100 است. این حافظه عظیم به مدل‌های بسیار بزرگ اجازه می‌دهد تا به طور کامل روی GPU بارگذاری شوند.

  2. پهنای باند4.8 ترابایت بر ثانیه: حافظه HBM3e پهنای باند خارق‌العاده‌ای معادل 4.8TB/S فراهم می‌کند. این سرعت تضمین می‌کند که داده‌ها با سرعت سرسام‌آوری بین حافظه و هسته‌های پردازشی مبادله شوند، که نتیجه آن، افزایش چشمگیر سرعت استنتاج (تا دو برابر سریع‌تر از H100 در برخی مدل‌های LLM) است.

  3. معماری هاپر (Hopper Architecture): H200 بر پایه معماری پیشرفته Hopper انویدیا ساخته شده است و از قابلیت‌های کلیدی مانند Transformer Engine استفاده می‌کند. این موتور تخصصی، عملیات مورد نیاز برای مدل‌های ترانسفورمر را با دقت و سرعت بی‌سابقه‌ای انجام می‌دهد.

  4. کاهش TCO در دیتاسنتر: با توجه به عملکرد عالی در هر وات (Performance per Watt)، دیتاسنترها می‌توانند با تعداد کمتری از GPUهای H200، همان حجم کاری را انجام دهند. این امر منجر به کاهش هزینه‌های عملیاتی کلی (TCO)، مصرف انرژی کمتر و نیاز به فضای کمتر می‌شود.

 

مشخصات فنی کلیدی

ویژگی NVIDIA H200 GPU مزیت اصلی
معماری GPU Hopper (HA100) بهینه‌سازی شده برای LLMها
نوع حافظه HBM3e سریع‌ترین حافظه GPU جهان
ظرفیت حافظه 141GB امکان بارگذاری بزرگترین مدل‌های AI
پهنای باند حافظه 4.8TB/S انتقال سریع داده‌ها و استنتاج سریع
پشتیبانی از فرمت FP8, FP16, TF32, FP64 انعطاف‌پذیری کامل برای آموزش و HPC
سخت‌افزار اختصاصی Transformer Engine تسریع عملیات توجه (Attention) در ترانسفورمرها

کاربردهای کلیدی در هوش مصنوعی و HPC

 

  • مدل‌های بزرگ زبان (LLMs): آموزش و استنتاج سریع‌تر مدل‌هایی با پارامترهای تریلیونی.

  • هوش مصنوعی مولد: پشتیبانی از مدل‌های تولید تصویر (مانند Stable Diffusion) و تولید محتوای ویدئویی با رزولوشن بالا.

  • محاسبات علمی و HPC: شبیه‌سازی‌های فیزیکی، نجوم، و بیوانفورماتیک که نیاز به حافظه بسیار بزرگ دارند.

  • Exascale Computing: تسریع در دستیابی به قدرت محاسباتی در مقیاس‌های بزرگ.