Server NVIDIA DGX H800
- Zustand
- New
- Hersteller
- NVIDIA
- CPU
- 2x Intel Xeon Platinum 8480C (56C 105M Cache 2.00 GHz)
- RAM
- 32x 64GB DDR5 4800MHz
- Netzteil
- 6x3000W Titan
- RAID controller
- 9560-16iRAID
- HDD
- 8x3.84T NVMe PCIe/ 2x960Gb NVMe M.2
- NIC card
- 2xNVIDIA InfiniBand 400Gb/ 8xNVIDIA ConnectX-7 MCX75310AAS-NEAT400G
- GPU
- NVIDIA DELTA-NEXT Vulcan SXM5 8xNVIDIA H100 640G
- Accelerator manufacturer
- NVIDIA
- Accelerator model
- NVIDIA H100 on an NVIDIA DELTA-NEXT Vulcan HGX H100 baseboard
- Installed GPU/APU count
- 8
- Maximum GPU/APU count
- 8
- Memory per accelerator
- 80GB
- Total accelerator memory
- 640GB
- GPU memory type
- HBM3
- Accelerator memory bandwidth
- 3350GB/s (3.35TB/s) per GPU
- Accelerator form factor
- SXM5
- Accelerator interconnect
- Fourth-generation NVIDIA NVLink with NVSwitch
- Accelerator-to-CPU interface
- PCIe 5.0 x16
- Supported compute data types
- FP64, FP32, TF32, BF16, FP16, FP8 and INT8
- Accelerator virtualization
- NVIDIA vGPU, SR-IOV and GPU passthrough
- MIG support
- Up to 7 isolated GPU instances per GPU
- Software ecosystem
- NVIDIA CUDA, NVIDIA AI Enterprise, NVIDIA NGC and NVIDIA Transformer Engine
- Maximum system power
- 12kW
- Cooling
- Air cooling
- Recommended workloads
- AI model training and fine-tuning, large-scale inference, generative AI, natural language processing, computer vision, accelerated analytics, scientific computing and HPC
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Anfrage einreichenNVIDIA DGX H800 ist ein integriertes System für beschleunigtes Computing, das für Enterprise-KI, maschinelles Lernen, generative KI, Analytik und High-Performance Computing (HPC) entwickelt wurde. Auf Basis von acht NVIDIA H800 Tensor Core GPUs bietet die Plattform eine einheitliche Architektur für KI-Training, Inferenz und groß angelegte Datenverarbeitung in modernen Rechenzentren.
Im Unterschied zu einem klassischen GPU-Server, der aus einzelnen Komponenten zusammengesetzt wird, kombiniert NVIDIA DGX H800 GPU-Beschleunigung, schnelle Interconnects, Storage, Netzwerkfunktionen und einen validierten NVIDIA Software-Stack in einer unternehmensfähigen Plattform. Das System kann als eigenständiger KI-Rechenknoten eingesetzt werden oder als Baustein für skalierbare DGX-Cluster dienen.
GPU-Architektur für KI-Training und Inferenz
NVIDIA DGX H800 ist mit acht NVIDIA H800 Tensor Core GPUs auf Basis der NVIDIA Hopper Architektur ausgestattet. Jede GPU stellt 80GB Speicher bereit, sodass das System insgesamt 640GB GPU-Speicher für große KI-Modelle, generative KI-Workloads, beschleunigte Analytik und HPC-Anwendungen bietet.
Die NVIDIA H800 Tensor Core GPU ist für anspruchsvolle KI-Workloads ausgelegt, darunter Training und Fine-Tuning großer Sprachmodelle, Inferenz, Empfehlungssysteme, Computer Vision, Analytik und wissenschaftliches Rechnen. Tensor Cores mit Unterstützung für FP8-, BFLOAT16-, FP16-, TF32- und INT8-Beschleunigung verbessern den Durchsatz in Trainings- und Inferenzpipelines.
Die H800 SXM GPU unterstützt NVIDIA NVLink-Konnektivität mit bis zu 400GB/s sowie PCIe 5.0 mit bis zu 128GB/s Bandbreite. In einem DGX H800 System sind diese Beschleuniger in eine Multi-GPU-Plattform integriert, die schnelle Kommunikation innerhalb des Knotens und die effiziente Ausführung verteilter KI-Workloads unterstützt.
Das System nutzt eine Plattform mit zwei Intel Xeon Platinum 8480C Prozessoren und 2TB Systemspeicher. Dadurch werden Datenvorbereitung, Orchestrierung, containerisierte Workloads und CPU-seitige Verarbeitungsschritte in Enterprise-KI-Pipelines unterstützt.
Wichtigste Einsatzbereiche
- Training und Fine-Tuning von KI-Modellen. DGX H800 beschleunigt die Entwicklung und Optimierung großer KI-Modelle, darunter generative KI, Natural Language Processing, Computer Vision, Empfehlungssysteme und unternehmensspezifische KI-Anwendungen.
- Inferenz-Workloads in großem Maßstab. Die Plattform ist für den Betrieb produktiver KI-Services, intelligenter Anwendungen, automatisierter Entscheidungssysteme, Chatbots und Echtzeit-Modellausführung ausgelegt.
- Datenanalytik und beschleunigtes Computing. DGX H800 unterstützt GPU-beschleunigte Analytik, wissenschaftliches Rechnen, Simulationen und Workloads, die klassische HPC-Methoden mit maschinellem Lernen kombinieren.
- Mehrbenutzer-KI-Umgebungen. NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) ermöglicht es, jede H800 GPU in bis zu sieben isolierte GPU-Instanzen mit dedizierten Speicher- und Rechenressourcen aufzuteilen, wodurch die Ressourcenauslastung für mehrere Teams und Anwendungen verbessert wird.
- Enterprise-KI-Infrastruktur. DGX H800 bietet eine standardisierte Grundlage für Unternehmen, die interne KI-Plattformen, Forschungsumgebungen, skalierbare Machine-Learning-Prozesse und private generative KI-Infrastrukturen aufbauen.
NVIDIA DGX H800 in der Unternehmensinfrastruktur
NVIDIA DGX H800 ist für Organisationen konzipiert, die dedizierte KI-Rechenressourcen für kontinuierliche Entwicklung, Tests und Produktionsbereitstellung benötigen. Die Plattform ermöglicht Data-Science-Teams, KI-Ingenieuren und Enterprise-Entwicklern eine konsistente Hardware- und Softwareumgebung, ohne separate Beschleunigerserver und Integrationsschichten verwalten zu müssen.
Das System kann als einzelner KI-Knoten oder als Teil größerer NVIDIA-basierter Umgebungen eingesetzt werden. Bei der Planung einer Enterprise-Bereitstellung sollten Unternehmen neben der GPU-Leistung auch Netzwerkarchitektur, externe Storage-Anforderungen, Workload-Verteilung, verfügbare Stromversorgung, Kühlkapazität und Rechenzentrumsbereitschaft berücksichtigen.
Mit seinem integrierten Hardwaredesign, dem NVIDIA Software-Ökosystem und der Unterstützung skalierbarer KI-Bereitstellungen hilft DGX H800 Unternehmen, den Weg vom KI-Experiment zur produktiven Nutzung zu verkürzen. Die Plattform bietet eine zuverlässige Grundlage für generative KI-Services, Machine-Learning-Plattformen, Analyselösungen und HPC-Anwendungen, die berechenbare Leistung und vereinfachtes Infrastrukturmanagement erfordern.
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