UCSC-GPU-H100-80 Cisco Nvidia H100 80GB HBM2e 1755MHz GPU

Hochleistungsfähiger PCIe GPU-Beschleuniger für KI- und HPC-Knoten mit dem UCSC-GPU-H100-80

Der UCSC-GPU-H100-80 ist ein von Cisco zertifizierter NVIDIA H100 (Hopper) PCIe-Beschleuniger, der für Enterprise-Rack-Server entwickelt wurde und eine vorhersehbare Durchsatzleistung für KI-Training, Inferenz und CUDA-basierte HPC-Anwendungen benötigt. Als FHFL Dual-Slot PCIe Gen5 x16 Karte fügt er sich nahtlos in Standard-x86-Plattformen ein, bei denen GPU-Dichte, I/O-Bandbreite und Gehäuse-Luftstrommanagement für eine nachhaltige Leistung entscheidend sind.

Mit 80 GB HBM2e auf einer 5120-Bit-Schnittstelle bietet der UCSC-GPU-H100-80 ein speicherverhalten mit hoher Bandbreite und niedriger Latenz, das sich ideal für Transformer-/LLM-Training und Feinabstimmung sowie Mehrmandanten-Inferenz eignet, bei der Stapelverarbeitungseffizienz und Speicherreserven die Auslastung bestimmen. Die PCIe 5.0-Konnektivität unterstützt moderne CPU-Plattformen und reduziert Engpässe zwischen Host und Gerät, während das passive 350W-Thermalprofil einen kontrollierten Front-zu-Back-Serverluftstrom für den Einsatz im Rechenzentrum voraussetzt. Die NVLink-Funktionalität ermöglicht plattformspezifische Designoptionen, wo unterstützt, und verbessert die Skalierung für eng gekoppelte GPU-Workloads.

Warum den UCSC-GPU-H100-80 wählen?

Der UCSC-GPU-H100-80 wurde für Organisationen entwickelt, die PCIe-basierte GPU-Knoten standardisieren und diese konsistent über Cluster skalieren müssen. Er bietet ein starkes Verhältnis von Dichte zu Leistung in konventionellen Servertopologien, unterstützt reproduzierbare Bereitstellung und entspricht betrieblichen Anforderungen an Zuverlässigkeit, Servicefreundlichkeit und lifecycle-gemanagte Deployment-Modelle in gemeinsam genutzten Rechenzentrumsumgebungen.

Die Cisco-Zertifizierung unterstreicht die Integrationsdisziplin über UCS-Plattformen hinweg, mit Fokus auf Kompatibilität, thermisches Verhalten sowie Firmware-/Treiberabstimmung für das Enterprise-Änderungsmanagement. Dieser Ansatz hilft, Validierungsaufwand zu reduzieren und unterstützt Architekturen, die auf vorhersehbarer GPU-Verfügbarkeit und kontrollierter Plattformvarianz basieren.

Wichtige Anwendungsbereiche:

• Transformer- und LLM-Training sowie Feinabstimmung
• Hochdurchsatz-Mandantenfähigkeit bei KI-Inferenz
• CUDA- und Tensor-Core-Beschleunigung für HPC
• GPU-Virtualisierung und -Konsolidierung im Rechenzentrum

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