900-21010-0020-000 NVIDIA H100 94GB HBM3 1785MHz 3937GT/s GPU

Hochleistungsfähige PCIe GPU-Beschleunigerkarte für KI- und HPC-Berechnungen mit dem 900-21010-0020-000

Der 900-21010-0020-000 ist ein auf NVIDIA Hopper basierender Tesla H100 PCIe-Beschleuniger, speziell entwickelt für dichte Unternehmensserver, die eine vorhersehbare Durchsatzleistung für KI-Training, Inferenz sowie FP64/FP32-Simulation benötigen. Basierend auf einem 4-nm-Prozess mit 16.896 CUDA-Kernen und Tensor Cores, richtet er sich an Transformer- und LLM-Pipelines, bei denen gemischte Präzisionsbeschleunigung und konsistente Latenz bei Dauerlast entscheidend sind.

Um Daten nahe an der Berechnung zu halten, integriert der 900-21010-0020-000 94 GB HBM3 On-Package-Speicher über eine 6.016-Bit-Schnittstelle und liefert eine Bandbreite von bis zu 3.937 GB/s. Dies unterstützt große Modellparameter und hochauflösende wissenschaftliche Datensätze ohne übermäßiges Paging durch den Host. Eine PCIe 5.0 x16 Host-Schnittstelle bietet eine hohe bidirektionale Bandbreite für Multi-GPU-Knoten, schnelles NVMe-Staging und CPU-GPU-Orchestrierung. Das voll ausfüllende, dual-slot passive Design setzt auf das Gehäusebelüftungssystem für einen thermisch stabilen Betrieb mit 350 W, während MIG hardwarebasierte Partitionierung ermöglicht, um eine sichere Skalierung in Mehrmandantenumgebungen zu gewährleisten.

Warum den 900-21010-0020-000 wählen?

Der 900-21010-0020-000 verbindet Leistungsdichte mit den Anforderungen großer Unternehmen: Die PCIe 5.0-Integration vereinfacht die Plattformvalidierung, passive Kühlung unterstützt Standard-Lüfterwände in Rack-Servern, und MIG verbessert die Auslastung, indem die GPU in isolierte Instanzen für gemischte Workloads aufgeteilt wird. Diese Architektur unterstützt skalierbare Einsätze von einstufigen Beschleunigungen bis hin zu clusterweiten Trainings und dem Ausbau von HPC-Kapazitäten bei kontrolliertem Betriebsaufwand.

NVIDIA entwickelt seine Rechenzentrumsbeschleuniger auf Basis deterministischer Rechenleistung, zuverlässigem Treiber- und Plattform-Lifecycle-Management sowie der Einhaltung moderner Rechenzentrumsstandards wie RoHS und WEEE, was eine langfristige Integration in regulierte IT-Umgebungen ermöglicht.

Wichtige Anwendungen:

• LLM-Training und Feinabstimmung
• LLM- und Transformer-Inferenz
• FP64/FP32-Wissenschaftssimulation und CAE
• Multi-Mandanten-virtualisierte GPU mit MIG
• Datenanalyse-Beschleunigung

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