Server NVIDIA DGX B300
- Zustand
- New
- Hersteller
- NVIDIA
- CPU
- 2x Intel Xeon 6776P (64c/128t, 2.3GHz-3.9GHz, 350W)
- RAM
- 2000GB (DDR5 ECC REG)
- NIC card
- ConnectX-8 + BlueField-3 DPU + 1GbE RJ45
- GPU
- 8 x NVIDIA B300 SXM
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Anfrage einreichenNVIDIA DGX B300 ist ein integriertes beschleunigtes Rechensystem für Enterprise-KI, maschinelles Lernen, generative KI, Analysen und High-Performance Computing (HPC). Diese neue NVIDIA-Konfiguration basiert auf acht NVIDIA B300 SXM GPUs und bietet eine einheitliche Architektur für KI-Training, Inferenz und groß angelegte Datenverarbeitung in modernen Rechenzentren.
Anders als ein klassischer GPU-Server, der aus einzelnen Komponenten zusammengestellt wird, kombiniert NVIDIA DGX B300 GPU-Beschleunigung, Hochgeschwindigkeits-Interconnects, Storage, Netzwerkfunktionen und einen validierten NVIDIA-Software-Stack in einer einzigen unternehmensgerechten Plattform. In dieser Konfiguration umfasst das System NVIDIA ConnectX-8 Networking, NVIDIA BlueField-3 DPUs und eine 1GbE-RJ45-Managementschnittstelle, sodass es als eigenständiger KI-Rechenknoten oder als Bestandteil skalierbarer DGX-basierter Cluster eingesetzt werden kann.
GPU-Architektur für KI-Training und Inferenz
NVIDIA DGX B300 ist mit acht NVIDIA B300 SXM GPUs auf Basis der NVIDIA Blackwell Ultra Architektur ausgestattet. Die Acht-GPU-Konfiguration stellt insgesamt 2.304GB GPU-Speicher bereit und bietet Unternehmen die Kapazität, die für große Sprachmodelle, generative KI-Services, beschleunigte Analysen und HPC-Workloads erforderlich ist.
Die NVIDIA B300 GPU ist für anspruchsvolle KI-Workloads ausgelegt, darunter groß angelegtes Modelltraining, Fine-Tuning, Inferenz, Empfehlungssysteme, Computer Vision, Analytik und wissenschaftliches Rechnen. Tensor Cores mit Unterstützung für fortschrittliche Low-Precision- und Mixed-Precision-Berechnungen beschleunigen neuronale Netzwerkoperationen und liefern zugleich die Performance und Effizienz, die für produktive Umgebungen erforderlich sind.
Die acht GPUs sind über NVIDIA NVLink der fünften Generation und NVIDIA NVSwitch-Interconnects verbunden, wodurch eine GPU-Kommunikationsstruktur mit hoher Bandbreite entsteht. Diese Architektur ermöglicht es mehreren Beschleunigern, effizient als eine gemeinsame Computing-Domäne für anspruchsvolle verteilte Workloads zusammenzuarbeiten.
Das System wird von zwei Intel Xeon 6776P Prozessoren angetrieben, jeweils mit 64 Kernen und 128 Threads, 2,3GHz Basistakt, bis zu 3,9GHz maximaler Frequenz und einer Prozessorleistungsaufnahme von 350W. Diese Konfiguration umfasst 2.000GB DDR5-ECC-Registered-Speicher und ermöglicht effiziente Datenaufbereitung, Orchestrierung, containerisierte Workloads und CPU-seitige Verarbeitungsschritte, die für Enterprise-KI-Pipelines erforderlich sind.
Hauptanwendungsbereiche
- KI-Modelltraining und Fine-Tuning. DGX B300 beschleunigt die Entwicklung und Optimierung fortgeschrittener KI-Modelle, darunter generative KI, natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision, Empfehlungssysteme und Enterprise-KI-Anwendungen.
- Inferenz-Workloads im großen Maßstab. Die Plattform ist für den Betrieb produktiver KI-Services, intelligenter Anwendungen, automatisierter Entscheidungssysteme, Chatbots und Echtzeit-Modellausführung ausgelegt.
- Datenanalyse und beschleunigtes Computing. DGX B300 unterstützt GPU-beschleunigte Analysen, wissenschaftliches Rechnen, Simulationen und Workloads, die klassische HPC-Methoden mit maschinellem Lernen verbinden.
- Multi-User-KI-Umgebungen. Die Plattform kann isolierte und effizient geplante beschleunigte Workloads für mehrere Teams unterstützen und Unternehmen dabei helfen, die Ressourcenauslastung in Entwicklung, Test und Produktion zu verbessern.
- Enterprise-KI-Infrastruktur. DGX B300 bietet eine standardisierte Grundlage für Unternehmen, die interne KI-Plattformen, Forschungsumgebungen, skalierbare Machine-Learning-Operations und private generative KI-Infrastrukturen aufbauen.
NVIDIA DGX B300 in der Enterprise-Infrastruktur
NVIDIA DGX B300 ist für Unternehmen konzipiert, die dedizierte KI-Rechenressourcen für kontinuierliche Entwicklung, Tests und produktive Bereitstellung benötigen. Die Plattform ermöglicht Data-Science-Teams, KI-Ingenieuren und Enterprise-Entwicklern die Arbeit in einer konsistenten Hardware- und Softwareumgebung, anstatt separate Accelerator-Server und Integrationsschichten zu verwalten.
Das System kann als einzelner KI-Knoten oder integriert in größere NVIDIA-basierte Umgebungen eingesetzt werden. Bei der Planung einer Enterprise-Bereitstellung sollten Unternehmen nicht nur die GPU-Leistung bewerten, sondern auch Netzwerkarchitektur, externe Storage-Anforderungen, Workload-Verteilung, Stromversorgung, Kühlkapazität und Rechenzentrumsbereitschaft berücksichtigen.
Mit acht NVIDIA B300 SXM GPUs, zwei Intel Xeon 6776P Prozessoren, 2.000GB DDR5-ECC-Registered-Speicher, ConnectX-8 Networking, BlueField-3 DPUs und dem NVIDIA DGX Software-Ökosystem bietet diese DGX B300 Konfiguration eine zuverlässige Grundlage für Unternehmen, die generative KI-Services, Machine-Learning-Plattformen, Analyselösungen und HPC-Anwendungen mit planbarer Performance und vereinfachtem Infrastrukturmanagement entwickeln.
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