Server NVIDIA DGX B200

1 019 360 €
842 446 €
+ 176 914 €
New
Disponibile
Server per IA
Specification
Produttore
NVIDIA
Formato
10U
CPU
2x Intel Xeon Platinum 8570 (56c/112t, 2.1GHz-4GHz, 350W)
RAM
2000GB (DDR5 ECC REG)
GPU
8 x NVIDIA B200 SXM
Full Specs
Prezzo
1 019 360 €
        
842 446 €
+ IVA 176 914 €
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NVIDIA DGX B200 — Specifiche tecniche

Condizione
New
Produttore
NVIDIA
Formato
10U
CPU
2x Intel Xeon Platinum 8570 (56c/112t, 2.1GHz-4GHz, 350W)
RAM
2000GB (DDR5 ECC REG)
NIC card
8x ConnectX-7 VPI via 4x OSFP
GPU
8 x NVIDIA B200 SXM
Accelerator manufacturer
NVIDIA
Accelerator model
NVIDIA B200
Installed GPU/APU count
8
Maximum GPU/APU count
8
Memory per accelerator
180GB
Total accelerator memory
1440GB
GPU memory type
HBM3e
Accelerator memory bandwidth
Up to 8TB/s per GPU
Accelerator form factor
SXM
Accelerator interconnect
Fifth-generation NVIDIA NVLink with two NVLink switches
Accelerator-to-CPU interface
PCIe 5.0 host interface
Supported compute data types
FP64, FP32, TF32, BF16, FP16, FP8, FP6, FP4 and INT8
Accelerator virtualization
MIG-backed 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 DGX OS, NVIDIA NGC, NVIDIA Mission Control and NVIDIA Transformer Engine
Maximum system power
14.3kW
Cooling
Air cooling with front-to-back chassis airflow and redundant hot-swap fan modules
Recommended workloads
Generative AI and large-language-model training, fine-tuning and inference, multimodal AI, recommendation systems, accelerated analytics, scientific computing and HPC
Dimensions
444 x 482.3 x 897.1 mm (H x W x D)
Weight
142.4 kg maximum

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NVIDIA DGX B200 è un sistema integrato di calcolo accelerato progettato per carichi di lavoro enterprise di intelligenza artificiale, machine learning, IA generativa, analytics e high-performance computing (HPC). Basata su otto GPU NVIDIA B200 Tensor Core, la piattaforma offre un’architettura unificata per training AI, inferenza e trattamento dei dati su larga scala nei moderni data center.

A differenza di un server GPU tradizionale assemblato con componenti separati, NVIDIA DGX B200 combina accelerazione GPU, interconnessioni ad alta velocità, storage, networking e uno stack software NVIDIA validato in un’unica piattaforma pronta per l’azienda. Può operare come nodo di calcolo AI autonomo o come elemento di base per cluster DGX scalabili.

Architettura GPU per training e inferenza AI

NVIDIA DGX B200 è dotato di otto GPU NVIDIA B200 Tensor Core basate sull’architettura NVIDIA Blackwell. Il sistema offre 1.440 GB di memoria GPU totale, fornendo alle aziende la capacità richiesta per grandi modelli linguistici, applicazioni di IA generativa, analytics accelerati e carichi HPC.

La GPU NVIDIA B200 Tensor Core è progettata per carichi di lavoro AI impegnativi, inclusi training di grandi modelli linguistici, fine-tuning, inferenza, sistemi di raccomandazione, computer vision, analytics e calcolo scientifico. I Tensor Core con supporto al calcolo a precisione mista contribuiscono ad accelerare le operazioni delle reti neurali mantenendo l’accuratezza richiesta dai workload di produzione.

Le otto GPU sono collegate tramite NVIDIA NVLink di quinta generazione e due switch NVIDIA NVLink di quinta generazione, creando una fabric di comunicazione GPU ad alta larghezza di banda. Questa architettura offre 14,4 TB/s di larghezza di banda NVLink aggregata e consente a più acceleratori di operare in modo efficiente come un unico dominio di calcolo per carichi distribuiti impegnativi.

Il sistema è alimentato da due processori Intel Xeon 8570 PCIe Gen5 con 56 core ciascuno, per un totale di 112 core CPU. La configurazione di fabbrica include 2 TB di memoria di sistema ed è espandibile fino a 4 TB, consentendo un’efficiente preparazione dei dati, workload containerizzati ed elaborazioni lato CPU richieste dalle pipeline AI.

Principali casi d’uso

  • Training e fine-tuning di modelli AI. DGX B200 accelera lo sviluppo e l’ottimizzazione di modelli AI su larga scala, inclusi IA generativa, elaborazione del linguaggio naturale, computer vision, sistemi di raccomandazione e applicazioni AI enterprise.
  • Carichi di inferenza su larga scala. La piattaforma è progettata per distribuire servizi AI in produzione, applicazioni intelligenti, sistemi decisionali automatizzati, chatbot ed esecuzione di modelli in tempo reale.
  • Data analytics e calcolo accelerato. DGX B200 supporta analytics accelerati da GPU, calcolo scientifico, simulazioni e workload che combinano metodi HPC tradizionali con il machine learning.
  • Ambienti AI multiutente. La tecnologia NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) consente la partizione GPU supportata in istanze isolate con risorse dedicate di calcolo e memoria, migliorando l’utilizzo delle risorse per più team e applicazioni.
  • Infrastruttura AI enterprise. DGX B200 fornisce una base standardizzata per organizzazioni che realizzano piattaforme AI interne, ambienti di ricerca, operazioni di machine learning scalabili e infrastrutture private per IA generativa.

NVIDIA DGX B200 nell’infrastruttura aziendale

NVIDIA DGX B200 è progettato per organizzazioni che richiedono risorse di calcolo AI dedicate per sviluppo continuo, test e distribuzione in produzione. La piattaforma consente a team di data science, ingegneri AI e sviluppatori enterprise di lavorare in un ambiente hardware e software coerente invece di gestire server accelerati e livelli di integrazione separati.

Il sistema può essere implementato come singolo nodo AI o integrato in ambienti NVIDIA più ampi. Nella pianificazione di un deployment enterprise, le organizzazioni dovrebbero valutare non solo le prestazioni GPU, ma anche architettura di rete, requisiti di storage esterno, distribuzione dei workload, disponibilità di alimentazione, capacità di raffreddamento e predisposizione del data center.

Grazie al design hardware integrato, all’ecosistema software NVIDIA e al supporto per deployment AI scalabili, DGX B200 aiuta le aziende a ridurre il percorso dalla sperimentazione AI all’uso in produzione. La piattaforma offre una base affidabile per servizi di IA generativa, piattaforme di machine learning, soluzioni analytics e applicazioni HPC che richiedono prestazioni prevedibili e gestione semplificata dell’infrastruttura.

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