TCSH200NVLPCIE-PB PNY Nvidia H200 NVL 141GB HBM3 1785MHz GPU

Hochleistungs-PCIe Gen5 GPU-Beschleuniger für AI- und HPC-Compute mit dem TCSH200NVLPCIE-PB

Der TCSH200NVLPCIE-PB ist ein PNY PCIe GPU-Beschleuniger basierend auf der NVIDIA Hopper H200 NVL Architektur, entwickelt für Unternehmensserver, die eine deterministische Durchsatzleistung für AI-Training/-Inference und FP64/FP32-Simulation benötigen. Mit 16.896 CUDA-Kernen und Tensor-Kernen ist er ideal auf transformerbasierte Workloads, Multi-Tenant-Inference und rechenintensive wissenschaftliche Pipelines abgestimmt, bei denen GPU-Scheduling und konstantes Taktsignal entscheidend sind.

Für speicherintensive Modelle und große Batch-Inferenz integriert der TCSH200NVLPCIE-PB 141 GB HBM3 mit 4,8 TB/s Bandbreite über eine 5120-Bit-Schnittstelle, was das Host-Device-Staging verkürzt und die Iterationszeit bei umfangreichen Parametersätzen verbessert. PCIe 5.0 x16 bietet hohe Hostbandbreite für moderne CPU-Plattformen und containerisierte GPU-Knoten, während NVLink-Bridge-Unterstützung skalierbare Designs ermöglicht, bei denen GPU-zu-GPU-Verkehr PCIe-Konkurrenz vermeidet. Das Full-Height-Dual-Slot-Formfaktor mit 267 mm passt in standardisierte accelerator-optimierte Chassis; als 600W-lüfterlose Karte setzt es auf gezielte Server-Luftstromführung und einen 12VHPWR-Strompfad für dichte Deployments.

Warum den TCSH200NVLPCIE-PB wählen?

Der TCSH200NVLPCIE-PB bietet ein hervorragendes Verhältnis von Dichte zu Leistung für Racks, die PCIe-Flexibilität gegenüber SXM-exklusiven Plattformen priorisieren, und ermöglicht skalierbare Knotendesigns ohne spezielle Baseboards. Er unterstützt verlässlichen Unternehmenseinsatz für gemischte AI- und HPC-Queues und bietet ein klares Ausbauprofil über PCIe Gen5 und optionales NVLink Scale-Up, abgestimmt auf standardisierte Wartungs- und Flottenmanagementverfahren.

PNY legt Wert auf produktionsreife Integration von Rechenzentrumsbeschleunigern mit Fokus auf Komponententests, vorhersehbare Lebenszyklusverfügbarkeit und Kompatibilität mit modernen Server-Strom- und Kühlsystemen, um reproduzierbare Deployments sicherzustellen.

Wichtige Anwendungsgebiete:

• LLM-Training und Feinabstimmung
• Generative AI und Transformer-Inference
• FP64/FP32 wissenschaftliche Simulation
• GPU-beschleunigte Datenanalyse
• Virtualisierte und containerisierte GPU-Knoten

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