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Produttore
NVIDIA
Formato
8U
CPU
2x Intel Xeon Platinum 8480C (56c/112t, 2GHz-3.8GHz, 350W)
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2000GB (DDR5 ECC REG)
GPU
8 x NVIDIA H100
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NVIDIA DGX H100 — Specifiche tecniche

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New
Produttore
NVIDIA
Formato
8U
CPU
2x Intel Xeon Platinum 8480C (56c/112t, 2GHz-3.8GHz, 350W)
RAM
2000GB (DDR5 ECC REG)
NIC card
8x ConnectX-7 via 4x OSFP
GPU
8 x NVIDIA H100

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NVIDIA DGX H100 è un sistema integrato di calcolo accelerato progettato per carichi di lavoro aziendali di intelligenza artificiale, machine learning, AI generativa, analisi dei dati e calcolo ad alte prestazioni (HPC). Basata su otto GPU NVIDIA H100 Tensor Core, la piattaforma offre un’architettura unificata per training AI, inferenza ed elaborazione dei dati su larga scala nei moderni data center.

A differenza di un server GPU tradizionale assemblato con componenti separati, NVIDIA DGX H100 combina accelerazione GPU, interconnessioni ad alta velocità, storage, networking e uno stack software NVIDIA validato in un’unica piattaforma pronta per l’uso enterprise. 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 H100 è dotato di otto GPU NVIDIA H100 Tensor Core basate sull’architettura NVIDIA Hopper. Il sistema offre 640GB di memoria GPU totale, fornendo alle aziende la capacità necessaria per grandi modelli AI, carichi di AI generativa, analisi accelerate e applicazioni HPC.

La GPU NVIDIA H100 Tensor Core è progettata per carichi AI impegnativi, tra cui training e fine-tuning di grandi modelli linguistici, inferenza, sistemi di raccomandazione, computer vision, analisi e calcolo scientifico. I Tensor Core con supporto al calcolo avanzato a precisione mista accelerano le operazioni delle reti neurali mantenendo l’accuratezza richiesta dai carichi di lavoro in produzione.

Le otto GPU sono collegate tramite NVIDIA NVLink di quarta generazione e quattro dispositivi NVIDIA NVSwitch di quarta generazione, creando una fabric di comunicazione GPU ad alta larghezza di banda. Questa architettura fornisce fino a 900GB/s di banda GPU-to-GPU e consente a più acceleratori di operare efficientemente come un unico dominio di calcolo per carichi distribuiti complessi.

Il sistema è alimentato da due processori Intel Xeon 8480C con 56 core ciascuno, per un totale di 112 core CPU. La configurazione di fabbrica include 2TB di memoria di sistema, abilitando preparazione dei dati, carichi containerizzati e attività di elaborazione lato CPU richieste dalle pipeline AI.

Principali casi d’uso

  • Training e fine-tuning di modelli AI. DGX H100 accelera lo sviluppo e l’ottimizzazione di modelli AI su larga scala, tra cui AI generativa, elaborazione del linguaggio naturale, computer vision, sistemi di raccomandazione e applicazioni AI aziendali.
  • Carichi di inferenza su larga scala. La piattaforma è progettata per il deployment di servizi AI in produzione, applicazioni intelligenti, sistemi decisionali automatizzati, chatbot ed esecuzione di modelli in tempo reale.
  • Analisi dei dati e calcolo accelerato. DGX H100 supporta analisi accelerate da GPU, calcolo scientifico, simulazioni e carichi che combinano metodi HPC tradizionali con machine learning.
  • Ambienti AI multiutente. La tecnologia NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) consente di suddividere ogni GPU H100 in un massimo di sette istanze GPU isolate con risorse dedicate di memoria e calcolo, migliorando l’utilizzo delle risorse per più team e applicazioni.
  • Infrastruttura AI enterprise. DGX H100 offre una base standardizzata per organizzazioni che costruiscono piattaforme AI interne, ambienti di ricerca, operazioni di machine learning scalabili e infrastrutture private di AI generativa.

NVIDIA DGX H100 nell’infrastruttura enterprise

NVIDIA DGX H100 è pensato per organizzazioni che richiedono risorse di calcolo AI dedicate per sviluppo continuo, test e deployment 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 separatamente server accelerati e livelli di integrazione.

Il sistema può essere distribuito 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 l’architettura di rete, i requisiti di storage esterno, la distribuzione dei carichi, la disponibilità elettrica, la capacità di raffreddamento e la predisposizione del data center.

Grazie al design hardware integrato, all’ecosistema software NVIDIA e al supporto per deployment AI scalabili, DGX H100 aiuta le aziende ad abbreviare il percorso dalla sperimentazione AI all’uso in produzione. La piattaforma offre una base affidabile per servizi di AI generativa, piattaforme di machine learning, soluzioni di analisi e applicazioni HPC che richiedono prestazioni prevedibili e gestione semplificata dell’infrastruttura.

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