Server GIGABYTE H223-V10-AAW1
- Zustand
- New
- Hersteller
- GIGABYTE
- Bauform
- 2U
- RAM
- 960GB (LPDDR5x)
- NIC card
- 4x 10GbE (Intel X550-AT2)
- GPU
- 2 x NVIDIA GH200 (Hopper)
- Accelerator manufacturer
- NVIDIA
- Accelerator model
- NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip
- Installed GPU/APU count
- 2
- Maximum GPU/APU count
- 2
- Memory per accelerator
- 96GB
- Total accelerator memory
- 192GB
- GPU memory type
- HBM3
- Accelerator memory bandwidth
- 4 TB/s per GPU
- Accelerator form factor
- Integrated NVIDIA Grace Hopper Superchip
- Accelerator interconnect
- No chassis-wide GPU-to-GPU fabric; each GPU is integrated with its Grace CPU through NVIDIA NVLink-C2C
- Accelerator-to-CPU interface
- NVIDIA NVLink-C2C coherent interface
- Supported compute data types
- FP64, FP32, TF32, BF16, FP16, FP8 and INT8
- Accelerator virtualization
- GPU passthrough and containerized CUDA workloads; NVIDIA vGPU availability depends on the deployed software stack
- MIG support
- Up to 7 isolated GPU instances per GPU
- Software ecosystem
- NVIDIA CUDA, NVIDIA AI Enterprise and the NVIDIA Grace Hopper software platform
- Maximum system power
- 9kW
- Cooling
- Air cooling with four 80 mm system fan modules
- Recommended workloads
- Large-model AI training and inference, scientific computing, HPC, simulation, analytics and memory-intensive accelerated workloads
- Dimensions
- 87.5 x 440 x 850 mm (H x W x D)
- Weight
- 50.91 kg
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Anfrage einreichenGigabyte H223-V10-AAW1 8NVMe ist eine 2U two-node-GPU-Systemkonfiguration für Unternehmen mit acht frontseitigen, auf zwei unabhängige Nodes verteilten 2,5-Zoll-PCIe-Gen5-NVMe-Hot-Swap-Positionen. Sie richtet sich an KI- und HPC-Cluster, Forschungszentren und Rechenzentren, die zwei Grace-Hopper-Nodes in einem kompakten Gehäuse benötigen.
Hauptmerkmale:
-
Laufwerkskonfiguration und Servicezugang: Das Gehäuse bietet acht frontseitige 2,5-Zoll-PCIe-Gen5-NVMe-Hot-Swap-Positionen, davon vier pro Node. Der Frontzugriff ermöglicht den Austausch unterstützter Laufwerke ohne Öffnen des Gehäuses und erhält die getrennte Wartbarkeit der Nodes.
-
Beschleunigersubsystem: Das installierte Beschleunigersubsystem umfasst 2 x NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip und bietet insgesamt 192GB HBM3 or 288GB HBM3E across two nodes GPU-Speicher. NVIDIA NVLink-C2C innerhalb jedes Grace Hopper Superchips; 900 GB/s.
-
Speichertopologie und Datenpfad: Jeder Node verfügt über vier direkt angebundene PCIe-Gen5-NVMe-Einschübe. 4 interne M.2-Steckplätze PCIe Gen5 x4 (2 pro Node). Diese Anordnung unterstützt das schnelle Bereitstellen von Datensätzen, Checkpoints und lokalem Scratch-Speicher, ohne die Laufwerkskonfiguration mit einem anderen Protokoll zu vermischen.
-
Enterprise-Rechenplattform: Das Rechensubsystem ist mit 2 x NVIDIA Grace CPUs mit 72 Kernen, eine pro Node und 960GB LPDDR5X-ECC-CPU-Speicher (480GB pro Node) konfiguriert. Es stellt CPU-, Speicher- und PCIe-Ressourcen für den Beschleunigerkomplex und produktive Dienste bereit.
-
Management und Verfügbarkeit: ASPEED AST2600 BMC und GIGABYTE Management Console for each node; 2+1 x redundante Netzteile 3000W 80 PLUS Titanium. Diese Funktionen unterstützen Fernadministration, Zustandsüberwachung und einen ausfallsicheren Betrieb.
Einsatzbereiche:
-
KI-Modellentwicklung: Nutzt das installierte NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip-Subsystem für Training, Fine-Tuning und die Entwicklung großer Modelle.
-
Inferenz und produktive KI: Stellt Parallelrechenleistung und Beschleunigerspeicher für LLM-, multimodale und unternehmensweite Inferenzdienste bereit.
-
HPC, Simulation und Analytik: Beschleunigt wissenschaftliches Rechnen, numerische Simulationen, Analytik und weitere von NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip unterstützte parallele Workloads.
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Datenintensive Pipelines: Kombiniert acht frontseitige NVMe-Einschübe auf zwei Nodes mit kohärenter Grace-Hopper-Rechenleistung für Datensätze, Checkpoints, Staging und lokalen Scratch-Speicher.
Gigabyte H223-V10-AAW1 8NVMe ist eine gezielt entwickelte 2U two-node-Plattform für Unternehmen, die acht frontseitige NVMe-Hot-Swap-Einschübe auf zwei unabhängigen Nodes, 192GB HBM3 or 288GB HBM3E across two nodes installierten GPU-Speicher sowie Enterprise-Rechenleistung und -Management in einem einsatzbereiten System benötigen.
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