GPU Server konfigurieren & kaufen

NVIDIA H100 Tensor Core GPU

Beispiellose Leistung, Skalierbarkeit und Sicherheit für jeden Workload

NVIDIA-Certified und qualified Systeme von primeLine mit NVIDIA H100 Tensor Core GPU ermöglichen einen Quantensprung für groß angelegte KI und HPC-Projekte mit beispielloser Leistung, Skalierbarkeit und Sicherheit für jedes Rechenzentrum. Mit NVIDIA AI Enterprise für eine optimierte KI-Entwicklung und -Bereitstellung und der direkten Kommunikation zwischen bis zu 256 GPUs beschleunigt die H100 alles von Exascale-Workloads mit einer dedizierten Transformer Engine für Billionen-Parametersprachenmodelle bis hin zu MIG-Partitionen (Multi-Instance GPU).

Die Highlights im Überblick

• bis zu 9x schnelleres Transformations-KI-Training mit Tensor Cores der 4. Generation und Transformer Engine mit FP8-Präzision
• bis zu 30-fache Beschleunigung für große Sprachmodelle wie z.B. ChatGPT
• NVLink Switch System für Multi-GPU Instanzen mit bis zu 256 H100 GPUs (900 GB/s bidirectional per GPU)
• Second-Generation Multi-Instance GPU (MIG) - sichere Partitionierung der GPU in bis zu sieben vollständig isolierte Instanzen
• NVIDIA Confidential Computing - zuverlässiger Schutz Ihrer Daten und Anwendungen
• DPX INstruktionen - Die DPX-Befehle von Hopper beschleunigen dynamische Programmieralgorithmen um das 40-fache im Vergleich zu CPUs und um das 7-fache im Vergleich zu NVIDIA-GPUs mit Ampere-Architektur. Dies führt zu dramatisch schnelleren Zeiten bei der Krankheitsdiagnose, Echtzeit-Routing-Optimierungen und Graph-Analysen.

Echtzeit-Deep-Learning-Inferenz

Die Tensor Core Technologie der 4. Generation unterstützt ein breites Spektrum an mathematischen Genauigkeiten und unterstützt Double-Precision (FP64), Single-Precision (FP32), Half-Precision (FP16) und Integer (INT8) Berechnungsaufgaben. Gegenüber der Vorgängergeneration können große Sprachmodelle, wie z.B. ChatGPT, durch die kombinierten technologischen Innovationen um das bis zu 30-Fache beschleunigt werden.

NVIDIA AI Enterprise

Die End-to-End-Plattform für den Aufbau beschleunigter Produktions-KI

Die NVIDIA H100 Tensor Core Grafikprozessoren (GPUs) für Mainstream-Server werden mit einem NVIDIA AI Enterprise Fünf-Jahres-Softwareabonnement geliefert und bieten Unterstützung für Unternehmen, um die Einführung von KI mit höchster Leistung zu vereinfachen. Dies stellt sicher, dass Unternehmen Zugang zu den KI-Frameworks und -Tools haben, die für den Aufbau von H100 beschleunigten KI-Workflows wie Konversations-KI, Empfehlungs-Engines, Vision-KI und mehr benötigt werden.

Was ist NVIDIA LaunchPad?

NVIDIA LaunchPad ist ein Programm, das kostenlos zur Verfügung steht und Nutzern Zugang zu einer breiten Palette von praktischen Kursen ermöglicht. Unternehmen und Organisationen können nun auf Hardware- und Software-Stacks zugreifen, um End-to-End-Lösungs-Workflows in Bereichen wie KI, Datenwissenschaft, 3D-Design-Kollaboration und Simulation schnell und einfach zu nutzen.

LaunchPad unterstützt Entwickler, Designer und IT-Experten bei der schnellen Erstellung und Bereitstellung moderner, datenintensiver Anwendungen. Der Stack kann nach schnellen Testläufen und Prototyping-Phasen auch in Produktionsworkflows eingesetzt werden, um sichere Software- und Infrastrukturentscheidungen zu treffen.

Es sind Kurse verfügbar für die Bereiche: KI, Datenwissenschaft, Zusammenarbeit und Simulation für 3D-Design sowie Infrastrukturoptimierung.

GPU Server – ideal für Machine Learning und Deep Learning

Die optimalen Server für Tensorflow, Caffe, Theano, Torch und mehr

Unsere GPU Server bieten viel Grafik Rechenleistung für Anwendungsfälle, deren Schwerpunkt auf der parallelen Datenverarbeitung liegt. Ausgestattet mit bis zu vier NVIDIA RTX oder Tesla Dual-Slot GPUs in einer Höheneinheit, oder acht GPUs in vier Höheneinheiten, steht den Anwendungen für Machine Learning und Deep Learning eine enorme Rechenleistung zur Verfügung.

Was ist GPU Computing?

GPU Computing steht für den Einsatz des Grafikprozessors gemeinsam mit der CPU zur Beschleunigung von wissenschaftlichen und technischen Anwendungen. Der Schwerpunkt liegt bei GPU Servern auf der parallelen Datenverarbeitung mit zwei oder mehr GPU Karten, denn darin sind GPUs besonders gut. CPUs eignen sich in erster Linie zur seriellen Verarbeitung von Daten.

Über eine standardisierte Schnittstelle, das parallele CUDA® Programmiermodell, können Entwickler auf die NVIDIA GPUs zugreifen und diese für wissenschaftliche Forschung, technische Simulationen, Deep Learning und weitere Anwendungsfälle nutzen die einen großen Vorteil aus der massiven Optimierung auf parallele Datenverarbeitung erhalten.