GPU-NVH200NVL Supermicro Nvidia H200 NVL 141GB HBM3 1785MHz GPU

Hochleistungsfähige PCIe 5.0 GPU-Beschleunigerkarte mit Hopper Tensor Core Compute basierend auf dem GPU-NVH200NVL

Der GPU-NVH200NVL ist eine von Supermicro zertifizierte NVIDIA Tesla H200 NVL (Hopper) PCIe Zusatzbeschleunigerkarte, die für dichte AI- und HPC-Einsätze in standardisierten Rack-Servern konzipiert wurde. Der GPU-NVH200NVL integriert 141 GB HBM3 mit einer 5120-Bit-Schnittstelle und einer Bandbreite von bis zu 4,8 TB/s, um große Modellparameter, Aktivierungs-Checkpoints und wissenschaftliche Datensätze direkt auf dem Gerät vorzuhalten. Dies minimiert Wartezeiten im Hauptspeicher und verbessert den deterministic Durchsatz.

Entwickelt für PCIe 5.0 x16 Plattformen, ist der GPU-NVH200NVL auf moderne CPU-Generationen und Serverplatinen mit hoher Lane-Anzahl abgestimmt, um Peer-to-Peer-Transfers, NIC-zu-GPU-Pipelines sowie Multi-GPU-Skalierung zu optimieren. Das vollhohe, dual-slot, passive Design unterstützt die kontrollierte Gehäusebelüftung und erleichtert die Wartung in 2U/4U Systemen, während die NVLink-Brückenunterstützung skalierbare Node-Architekturen ermöglicht, bei denen die Inter-GPU-Bandbreite und die Effizienz des gemeinsamen Speichers entscheidend für verteiltes Training und Inferenz mit großen Batch-Größen sind.

Warum den GPU-NVH200NVL wählen?

Der GPU-NVH200NVL bietet ein praxisgerechtes Verhältnis von Dichte zu Leistung für Unternehmen, die auf PCIe-Server standardisieren und dennoch Tensor Core Beschleunigung der Hopper-Klasse sowie HBM3-Kapazität benötigen. Der GPU-NVH200NVL unterstützt wiederholbare Skalierung von Single-GPU-Inferenzknoten bis hin zu Multi-GPU-Compute-Partitionen mit einem Einsatzmodell, das in gängige Rack-Abmessungen und etablierte Rechenzentrums-Standards für Stromversorgung und Kühlung passt.

Supermicro legt Wert auf Datenzentrum-Integrationsdisziplin: validierte Komponentenintegration, vorhersehbare thermische Eigenschaften passiver Beschleuniger und Plattformkompatibilität mit aktuellen PCIe- und Stromversorgungsstandards. Dieser Ansatz reduziert den Qualifizierungsaufwand und sichert einen konsistenten Betrieb in heterogenen AI-, HPC- und virtualisierten Beschleunigerumgebungen.

Schlüsselanwendungen:

• Training und Feinabstimmung großer Sprachmodelle
• Skalierte Generative AI Inferenz
• FP64/FP32 wissenschaftliche Simulationen
• Virtualisierte GPU-Compute für Rechenzentren
• Skalierung mit NVLink Nodes

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