Server NVIDIA DGX B200
- 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
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Invia una richiestaNVIDIA 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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