H100 और H200 में क्या फर्क है?

दोनों GH100 Hopper GPU डाई का उपयोग करते हैं और समान कंप्यूट FLOPS (~3.9 PFLOPS FP8 sparse) प्रदान करते हैं। H200 HBM2e को HBM3e मेमोरी के साथ बदलता है: क्षमता 80 GB से बढ़कर 141 GB हो जाती है और बैंडविड्थ 3.35 TB/s से बढ़कर 4.8 TB/s हो जाती है। इस प्रकार, H200 उन इनफेरेंस-भारी कार्यभार के लिए उत्कृष्ट है जहां बड़े मॉडल को एक ही GPU पर फिट करना आवश्यक है और उच्च थ्रूपुट की आवश्यकता होती है।

क्या RTX PRO 6000 ब्लैकवेल एक डेटा केंद्र GPU को बदल सकता है?

इनफेरेंस कार्यभार के लिए हाँ — इसकी 96 GB ECC GDDR7 क्षमता H100 PCIe के 80 GB से अधिक है और यह किसी भी मानक PCIe वर्कस्टेशन स्लॉट में फिट हो जाती है। प्रशिक्षण के लिए, H100/H200 SXM फॉर्म फैक्टर के साथ NVSwitch अधिक इंटर-जीपीयू बैंडविड्थ और समान TDP पर अधिक कच्चे FLOPS प्रदान करता है। जब आपको NVSwitch इन्फ्रास्ट्रक्चर के बिना उच्च VRAM क्षमता स्थानीय रूप से चाहिए, तो RTX PRO 6000 बेहतर विकल्प है।

SXM और PCIe संस्करणों के बीच क्या अंतर है?

SXM GPU (H100 SXM5, H200 SXM5) एक विशेष बेसबोर्ड से जुड़ते हैं बजाय PCIe स्लॉट के और NVSwitch फैब्रिक के माध्यम से एक-दूसरे से कनेक्ट होते हैं, जिससे प्रत्येक GPU के लिए 900 GB/s इंटर-GPU बैंडविड्थ सक्षम होती है। PCIe संस्करण मानक सर्वर और वर्कस्टेशन में फिट होते हैं लेकिन NVLink Bridge (2 GPU) या PCIe बैंडविड्थ (x16, लगभग 64 GB/s) तक सीमित होते हैं मल्टी-GPU संचार के लिए। 8+ GPU के क्लस्टर के लिए, जिसमें सभी से सभी संवाद जरूरी हो, SXM NVSwitch सिस्टम अनिवार्य हैं।

मॉडल 70B पैरामीटर चलाने के लिए मुझे कितनी VRAM की आवश्यकता है?

एफपी16 (16-बिट) सटीकता पर 70B मॉडल को लगभग 140 GB VRAM की आवश्यकता होती है — एकल H200 (141 GB) यह सीमा पर संभालता है। INT8 क्वांटाइज़ेशन में, लगभग 70 GB की आवश्यकता होती है। INT4 (GGUF Q4) में, लगभग 35-40 GB, जो H100 80 GB या दो RTX 4090s के अंदर फिट हो जाता है। RTX PRO 6000 ब्लैकोवेल (96 GB) एकल GPU पर INT8 70B मॉडल को संभालता है, KV कैश के लिए जगह के साथ।

RTX 5090 AI कार्यभार के लिए अच्छा है।

RTX 5090 स्थानीय AI अनुमान, चित्र निर्माण (Stable Diffusion, Flux, DALL-E 3 प्रतिकृतियों), वीडियो संश्लेषण, और छोटे से मध्यम मॉडल के फाइन-ट्यूनिंग के लिए उत्कृष्ट है। इसकी 32 GB GDDR7 13B मॉडल को FP16 में चलाने और 70B मॉडल को INT4 में चलाने के लिए पर्याप्त है। मल्टी-GPU प्रशिक्षण क्लस्टर के लिए, डेटा केंद्र GPU अब भी NVLink बैंडविड्थ और बड़ी मेमोरी क्षमता के कारण उचित रहते हैं।

A100 کیا ہے اور کیا اسے خریدنا اب بھی فائدہ مند ہے؟

NVIDIA A100 (Ampere वास्तुकला, 2020) एक सक्षम और व्यापक रूप से प्रयुक्त AI GPU बना हुआ है। यह 40 GB और 80 GB HBM2e कॉन्फ़िगरेशन में आता है, जो 312 TFLOPS FP16 Tensor Core प्रदर्शन प्रदान करता है। जैसे-जैसे आपूर्ति H100 की तुलना में आसान हुई है, A100 की कीमत अधिक पहुंच योग्य हो गई है। अनुमान और मध्यम प्रशिक्षण कार्यभार के लिए, यह अभी भी मजबूत है। अत्यंत उन्नत अनुसंधान या सबसे बड़े मॉडल के लिए, H100/H200 अब वरीयता प्राप्त हैं।

क्या आप बल्क या B2B GPU खरीद की पेशकश करते हैं?

हाँ। MillionMiner वाणिज्यिक, अनुसंधान, और क्लाउड आधारभूत संरचना ग्राहकों को मात्रा GPU ऑर्डरों के साथ सेवा प्रदान करता है। متعدد इकाइयों H100, H200, A100, और RTX PRO 6000 की खरीद के लिए मूल्य निर्धारण के लिए हमारी बिक्री टीम से संपर्क करें। हम माल ढुलाई लॉजिस्टिक्स, स्टेजिंग, और इनवॉइस को क्रिप्टो सहित विभिन्न मुद्राओं में व्यवस्था कर सकते हैं।

मैं सहायता के लिए MillionMiner से GPU चुनने में कैसे संपर्क कर सकता हूं?

हमारी टीम व्हाट्सएप (+49 176 777 888 33), ईमेल और फोन के माध्यम से 24/7 उपलब्ध है। हम प्रशिक्षण और अनुमान कार्यभार के लिए GPU चयन, मल्टी-GPU क्लस्टर डिज़ाइन, और B2B खरीदारी में सहायता करते हैं। कृपया संपर्क करें या तुरंत उत्तर के लिए हमारे FAQ का अवलोकन करें।

GPU खरीदें बिक्री के लिए: NVIDIA RTX 5090, A100, H100 और RTX PRO 6000

मिलियनमाइनर से NVIDIA GPU खरीदें, उपभोक्ता Blackwell से डेटा- केंद्र वर्ग तक, AI और पेशेवर कार्यभार के लिए। उपलब्ध कार्डों में RTX 5090 32GB और RTX 4090 24GB ब्लोअर संस्करण, RTX PRO 6000 Blackwell 96GB, और A100 और H100 Tensor Core GPU शामिल हैं। निर्माता वॉरंटी के साथ नया, जब तक कोई लिस्टिंग अन्य নির্দেশ न करे।

प्रत्येक GPU विश्वव्यापी मुफ्त DDP शिपिंग के साथ भेजा जाता है, इसलिए चेकआउट कीमत अंतिम लैंडिंग लागत है। मल्टी-कार्ड बिल्ड के लिए, हमारे प्री-बिल्ड GPU सर्वर देखें, या हमारे अमेरिकी होस्टिंग में कार्ड तैनात करें जिसमें पावर और कूलिंग का ध्यान रखा गया है। नीचे पूरे GPU रेंज खरीदें।

5.0

4.97

4.5

GPU खरीदें बिक्री के लिए: NVIDIA RTX 5090, A100, H100 और RTX PRO 6000

$36,500.00

NVIDIA

वर्तमान में स्टॉक में

Nvidia H200 NVL (141GB) AI और HPC GPU

से शुरू करते हुए

$46,899.00

NVIDIA

वर्तमान में स्टॉक में

Nvidia H100 SXM (80GB) AI और HPC GPU

से शुरू करते हुए

$26,500.00

प्रामाणिक स्टॉक

प्रत्येक GPU शिपिंग से पहले परीक्षण और निरीक्षण किया जाता है

त्वरित प्रेषण

1 से 3 व्यावसायिक दिनों के भीतर भेजा जाएगा

क्रिप्टो स्वीकृत

पेमेंट करें BTC, ETH, USDT और अधिक के साथ

विशेषज्ञ समर्थन

AI और GPU अवसंरचना विशेषज्ञ उपलब्ध हैं

AI & GPU गणना

पेशेवर AI GPU प्रशिक्षण, अनुमान और HPC वर्कलोड के लिए

एआई क्रांति एक उल्लेखनीय छोटे सेट सिलिकॉन चिप्स द्वारा समर्थित है। NVIDIA का डेटा सेंटर GPU लाइनअप, जिसमें H100 और H200 टेंसॉर कोर GPU से लेकर RTX PRO 6000 Blackwell और RTX 5090 शामिल हैं, वह परिचालन अवसंरचना का प्रतिनिधित्व करता है जिस पर बड़े भाषा मॉडल, डiffusion मॉडल, वैज्ञानिक अनुकरण, और उच्च आवृत्ति इनफेरेंस पाइपलाइनों का संचालन किया जाता है। हम पूरी पेशेवर NVIDIA श्रृंखला रखते हैं — डेटा सेंटर एक्सेलेरेटर, वर्कस्टेशन GPU, और पेशेवर विज़ुअलाइज़ेशन कार्ड — एंटरप्राइज़ खरीदारों, अनुसंधान प्रयोगशालाओं, AI स्टार्टअप्स, और क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर ऑपरेटरों के लिए।

H200 मेमोरी BW

4.8 TB/s

HBM3e @ 141 GB क्षमता

H100 AI प्रदर्शन

3.9 PFLOPS

FP8 विरल टेंसर संचालन

RTX PRO 6000 VRAM

96 GB

GDDR7 ECC — Blackwell वास्तुकला

RTX 5090 VRAM

32 GB GDDR7

Blackwell GB202 — 3352 GB/s BW

NVIDIA पेशेवर GPU लाइनअप

वर्कस्टेशन से हाइपरस्केल डेटा सेंटर तक

H100 SXM / PCIe

80 GB HBM2e

उद्यम AI प्रशिक्षण का कार्यवाहक। 3.35 TFLOPS FP64, NVLink 900 GB/s। SXM संस्करण मल्टी-GPU NVSwitch वस्त्रों के लिए DGX H100 प्रणालियों में पसंदीदा।

H200 SXM / PCIe

141 GB HBM3e

H100 का उत्तराधिकारी। वही Hopper GPU डाई लेकिन 1.76× अधिक मेमोरी और 4.8 TB/s बैंडविड्थ — लंबे संदर्भ विंडोज के साथ LLM इनफेरेंस के लिए महत्वपूर्ण।

A100 PCIe / SXM

40 GB / 80 GB HBM2e

पिछली पीढ़ी का कार्यभार अभी भी भारी मात्रा में उपयोग में है। 312 TFLOPS FP16 टेंसर कोर। मूल और कस्टम PCIe कॉन्फ़िगरेशन में व्यापक रूप से उपलब्ध।

RTX PRO 6000 Blackwell

96 GB GDDR7 ECC

अब तक निर्मित सबसे क्षमता संपन्न कार्यशाला GPU। फुल PCIe फॉर्म फैक्टर, NVLink ब्रिज समर्थन, 4वीं पीढ़ी Tensor Cores। स्थानीय LLM इनफेरेंस और रेंडरिंग के लिए आदर्श।

RTX 5090 (GB202)

32 GB GDDR7

NVIDIA का उपभोक्ता फ्लैगशिप ब्लैकवेल आर्किटेक्चर पर। 21,760 CUDA कोर, 3352 GB/s स्मृति बैंडविड्थ। मिश्रित कार्यभार और अनुमान के लिए सबसे अच्छा सिंगल-ग्राम।

RTX 4090 (Ada)

24 GB GDDR6X

पिछली Ada पीढ़ी। 16,384 CUDA कोर, 1008 GB/s बीडब्ल्यू। अभी भी एक मजबूत प्रदर्शनकर्ता है और निरीक्षण क्लस्टर के लिए अधिक सुलभ मूल्य बिंदु है।

T1000 (Professional)

8 GB GDDR6

एंड्रीफ्रेंस और डिस्प्ले-आउट वर्कलोड के लिए कम-प्रोफ़ाइल पेशेवर GPU। न्यूनतम शक्ति खपत, साइलेंट ऑपरेशन, रैक-घने तैनाती।

A2 / L4 (PCIe)

16 / 24 GB GDDR6

Inference-optimized Ada और Ampere PCIe GPU। शक्ति-सीमित सर्वर स्लॉट्स के लिए डिज़ाइन किया गया — 72 W TDP — बड़े पैमाने पर तैनाती के लिए मजबूत INT8 थ्रूपुट के साथ।

एनवीडिया आर्किटेक्चर कहानी

हॉपर, आडा लॉवलेस और ब्लैकवेल — एआई युग को चलाने वाली तीन पीढ़ियाँ

NVIDIA ने AI बूम शुरू होने के बाद से तीन प्रमुख GPU माइक्रोआर्किटेक्चर भेजे हैं। Hopper आर्किटेक्चर (H100, H200) ने Transformer Engine पेश किया — एक हardware ब्लॉक जो एकल परत पास के भीतर FP8 और FP16 के बीच परिशुद्धता को गतिशील रूप से स्विच करता है ताकि थ्रूपुट को अधिकतम किया जा सके बिना महत्वपूर्ण सटीकता के नुकसान के। यही वह डिज़ाइन सफलता थी जिसने 70B+ पैरामीटर मॉडल्स को व्यावसायिक रूप से संभव बनाया।

आडा लवलेस (RTX 4090, L4, L40S) ने चौथी पीढ़ी के Tensor Core को पेशेवर और प्रोसेम्यूर बाजार में लाया, साथ ही महत्वपूर्ण रूप से बेहतर र ray ट्रेसिंग हार्डवेयर के साथ। आडा कार्ड उपभोक्ता पहुंच और पेशेवर क्षमता के बीच एक आदर्श स्थान पर हैं, जो बुटीक इनफेरेंस तैनाती और क्रिएटिव AI कार्यस्थानों के लिए प्रमुख विकल्प बनाते हैं।

Blackwell (RTX 5090, RTX PRO 6000, GB200 NVL72) वर्तमान पीढ़ी है। Blackwell ने फ्लैगशिप डेटा केंद्र भागों के लिए एक ड्यूल-डाई GPU डिज़ाइन पेश किया, NVLink 5.0 1.8 टीबी/सेकंड die-to-die बैंडविड्थ के साथ, और पांचवीं पीढ़ी के Tensor Cores FP4 समर्थन के साथ। RTX PRO 6000 Blackwell 96 GB ECC मेमोरी लाता है जिसे वर्कस्टेशन स्तर पर — H100 PCIe से अधिक क्षमता — पहले क्लाउड-विशेष वर्कलोड को स्थानीय रूप से चलाने मे सक्षम बनाता है।

साइड-बाय-साइड

H100 बनाम H200 बनाम RTX PRO 6000 ब्लैकवेल

तीन GPU जो आधुनिक AI अवसंरचना को कार्यस्थल और सिंगल-नोड सर्वर स्तर पर परिभाषित करते हैं।

Hopper

H100 SXM5

बिल्कुल प्रशिक्षित करने के लिए सबसे अच्छा

मेमोरी 80 GB HBM2e

मेमोरी बीडब्ल्यू 3.35 TB/s

FP8 Sparse 3.9 PFLOPS

TDP 700 W (SXM)

NVLink NVLink 4 — 900 GB/s

फॉर्म फैक्टर SXM5 / PCIe

वितरित प्रशिक्षण के लिए स्वर्ण मानक। NVSwitch-से जुड़ा SXM संस्करण 8-GPU DGX-श्रेणी के नोड्स के लिए अनिवार्य है। PCIe संस्करण मानक सर्वरों में फिट बैठता है।

Hopper

H200 SXM5

सबसे अच्छा इनफ़ेरेंस के लिए

मेमोरी 141 GB HBM3e

मेमोरी बीडब्ल्यू 4.8 TB/s

FP8 Sparse 3.9 PFLOPS

TDP 700 W (SXM)

NVLink NVLink 4 — 900 GB/s

फॉर्म फैक्टर SXM5 / PCIe

H100 के समान Hopper GPU लेकिन लगभग दोगुनी मेमोरी क्षमता और बहुत अधिक बैंडविड्थ। बड़े पैमाने पर 70B+ पैरामीटर मॉडल और लंबे संदर्भ लंबाई के साथ सेवा करने के लिए आदर्श।

Blackwell

RTX PRO 6000 BW

सर्वश्रेष्ठ कार्यstation

मेमोरी 96 GB GDDR7 ECC

मेमोरी बीडब्ल्यू ~1.8 TB/s

Tensor कोर्स 5th-gen, FP4/FP8/FP16

TDP 300 W (PCIe)

NVLink NVLink Bridge (optional)

फॉर्म फैक्टर Dual-slot PCIe x16

एक मानक PCIe स्लॉट में H100 से अधिक VRAM। किसी भी कार्यशाला या टावर सर्वर में फिट बैठता है। स्थानीय रूप से 70B मॉडल चलाता है। RTX PRO 6000 सर्वर एडिशन डिस्प्ले आउटपुट को हटा देता है ताकि रैक-ऑप्टिमाइज़्ड तैनाती हो सके।

सही GPU चुनना

प्रशिक्षण बनाम अनुमान बनाम कार्यस्थल: आपको कौन सा GPU चाहिए?

वह GPU जो मॉडल को प्रशिक्षण देता है, जरूरी नहीं कि वही GPU उसे सेवा देने के लिए सबसे बेहतर हो। प्रशिक्षण के लिए अधिकतम FLOPS और बड़े मेमोरी की आवश्यकता होती है ताकि पैरामीटर, ग्रेडिएंट्स, और ऑप्टिमाइज़र अवस्थाओं को एक साथ रखा जा सके — 70B मॉडल को AdamW के साथ फाइन-टюн किया गया है, जिसमें एक क्लस्टर में 500 GB से अधिक VRAM की आवश्यकता होती है। इस स्तर पर प्रशिक्षण के लिए, H100 या H200 SXM नोड्स जो NVSwitch के माध्यम से जुड़े होते हैं, उद्योग मानक हैं, जो कच्ची गणना और NVLink बैंडविड्थ का संयोजन प्रदान करते हैं, जिससे सभी GPU को आवश्यक ऊर्जा मिलती रहती है।

अंतर्दृष्टि कार्यभार को FLOPS की तुलना में कम महत्व देता है और स्मृति क्षमता और बैंडविड्थ पर अधिक ध्यान देता है। INT4 में एक संख्यात्मक 70B मॉडल लगभग 40 GB में फिट हो जाता है — इसका अर्थ है कि H200 इसे आसानी से सेवा दे सकता है, और NVLink Bridge के माध्यम से जुड़े दो RTX PRO 6000 Blackwell कार्ड भी वही कर सकते हैं। उच्च थ्रूपुट अंतर्दृष्टि सेवाओं के लिए, H200 की 4.8 TB/s बैंडविड्थ विलंबता को कम रखते हुए समानांतर अनुरोध बैचों के तहत भी स्थिर रहती है।

स्थानीय कार्यstation उपयोग के मामले — अनुसंधान, रचनात्मक AI, स्थानीय LLM चैट, छवि निर्माण, वीडियो संश्लेषण — RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB), RTX 5090 (32 GB), या A100 (40/80 GB) द्वारा अच्छी तरह से सेवा प्रदान किए जाते हैं, जो मॉडल आकार आवश्यकताओं पर निर्भर करता है। RTX 4090 उन उपयोगकर्ताओं के लिए सबसे कीमत-कंपिटेटिव विकल्प बना रहता है जो 24 GB से कम का क्वांटाइज़्ड मॉडल चला रहे हैं।

त्वरित चयन गाइड

अपने कार्यभार को सही हार्डवेयर से मेल खाएँ

LLM प्रशिक्षण (70B+)

H100 / H200 SXM

बहु-नोड NVSwitch क्लस्टर। बड़े पैमाने पर प्री-ट्रेनिंग और पूर्ण फाइन-ट्यूनिंग के लिए अनिवार्य।

LLM अनुमान (70B)

H200 or 2× RTX PRO 6000

दीर्घ संदर्भ सेवा के लिए उच्च-बैंडविड्थ मेमोरी आवश्यक। कार्यशाला जोड़ी के लिए NVLink ब्रिज।

एलएलएम इनफेरेंस (7–13बी)

RTX 5090 / A100 80GB

32–80 GB पर्याप्त हैं क्वांटाइज्ड सर्विंग के लिए। मजबूत INT8 थ्रूपुट।

स्थानीय AI कार्य स्टेशन

RTX PRO 6000 BW (96 GB)

सबसे अधिक VRAM एक PCIe कार्ड में। अनक्वांटाइज्ड 34B मॉडल चलाता है। विश्वसनीयता के लिए ECC।

चित्र / वीडियो जेन

RTX 5090 / RTX 4090

उच्च CUDA कोर संख्या + तेज GDDR7 बैंडविड्थ विवरण के लिए आदर्श।

Edge / कम-पावर इनफेरेंस

T1000 / L4 / A2

एसयूबी-75 W TDP। सिंगल-स्लॉट या कम प्रोफ़ाइल। घने रैक तैनाती।

पेशेवर दृश्यावलोकन

RTX PRO 6000 / A100

ECC मेमोरी, प्रमाणित ड्राइवर, 3D/CAD/सिमुलेशन के लिए बड़े फ्रेम बफ़र।

ब्लैकवेल आर्किटेक्चर हाइलाइट्स

ब्लैकवेल को एक पीढ़ीगत छलांग क्यों बनाता है

डुअल-डाइ GPU डिज़ाइन

GB200 जोड़ी है दो Blackwell GPU डाइस को एक ही पैकेज पर, जो NVLink-C2C के माध्यम से 1.8 TB/s की गति से जुड़े हैं — पूरी तरह से प्रोसेसिंग यूनिट्स के बीच PCIe बोतलनेक को समाप्त कराते हुए।

5वीं पीढ़ी के Tensor Cores

नई FP4 सटीकता मोड इनफ़ेरेंस वर्कलोड के लिए FP8 की तुलना में अधिकतम 2 गुना सफ़लता प्रदान करता है। NVIDIA के माइक्रोसकेलिंग प्रारूप (MXFP4) के माध्यम से सटीकता बनाए रखता है।

NVLink 5,0

स्केल-अप बैंडविड्थ होपर की तुलना में दोगुनी — प्रति GPU 1.8 टीबी/सेकंड द्विदिश। NVL72 रैक कॉन्फ़िगरेशन के लिए महत्वपूर्ण, जिसमें 72 Blackwell GPU को एकल तर्कसंगत इकाई में जोड़ा जाता है।

RAS इंजन

एक समर्पित भरोसेमंदता, उपलब्धता और सेवा योग्यता इंजन जो पूर्वानुमान हार्डवेयर दोष पहचान के लिए है — उत्पादन इनफेरेंस क्लस्टरों में अनियोजित डाउनटाइम को कम करता है।

गोपनीय कंप्यूटिंग

GPU कार्यभार के लिए हार्डवेयर-अलिंड TEE (Trusted Execution Environment)। साझा क्लाउड अवसंरचना में स्वामित्व मॉडल और संवेदनशील इनफ़ेरेंस को सुरक्षित रूप से चलाने में सक्षम।

RTX PRO 6000 — PCIe फ्लैगशिप

96 GB GDDR7 ECC मानक PCIe डुअल-स्लॉट फॉर्म फैक्टर में। कार्यस्थल-ग्रेड विश्वसनीयता के साथ डेटा सेंटर-क्लास मेमोरी क्षमता। सर्वर संस्करण डिस्प्ले आउटपुट को हटा देता है।

NVIDIA Blackwell

RTX 5090 और RTX PRO 6000: पेशेवरों के लिए Blackwell

The GeForce RTX 5090 ब्लैकवेल को उपभोक्ता और प्रोम्यूटर बाजार में लाता है। GB202 डाई पर निर्मित, जिसमें 21,760 CUDA कोर और 32 GB GDDR7 मेमोरी है जो 1,792 GB/s बैंडविड्थ पर चलती है, यह सबसे शक्तिशाली सिंगल-GPU है जो एक मानक डेस्कटॉप पीसी में फिट बैठता है। AI शोधकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए जो स्थानीय अनुमान और प्रयोग करना चाहते हैं बिना क्लाउड लागत के, RTX 5090 व्यावहारिक विकल्प है।

RTX PRO 6000 Blackwell एक मौलिक रूप से अलग तरीका अपनाता है: उपभोक्ता गेमिंग प्रदर्शन को अधिकतम करने के बजाय, NVIDIA ने 96 GB ECC GDDR7 मेमोरी के साथ एक वर्कस्टेशन GPU विकसित किया — जो किसी भी पिछली PCIe GPU से अधिक है। सर्वर संस्करण और Max-Q वर्कस्टेशन संस्करण वेरिएंट क्रमशः रैक-माउंट और मोबाइल तैनाती को कवर करते हैं। दो RTX PRO 6000 कार्ड NVLink Bridge के माध्यम से जुड़े होने पर 192 GB संयुक्त मेमोरी प्रदान करते हैं — जो 70B पैरामीटर मॉडल को बिना क्वांटाइज किए चलाने के लिए पर्याप्त है।

स्टूडियो, अनुसंधान प्रयोगशालाओं और AI स्टार्टअप्स के लिए जो हर कार्यभार को क्लाउड में चलाने में असमर्थ हैं या नहीं चाहते हैं, ब्लैकवेल वर्कस्टेशन लाइन पूरी तरह से गणना बदल देती है। स्वामित्व मॉडल ऑन-प्रिमाइसेज ही रहते हैं। अनुमान लेटलेंसी कम हो जाती है। डेटा संप्रभुता बनी रहती है। अग्रिम हार्डवेयर लागत को क्लाउड अनुमान बिलों के खिलाफ योग्यता दी जाती है, जो अन्यथा कभी समाप्त नहीं होंगे।

प्रश्नोत्तरी

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या आप अपनी एआई अवसंरचना बनाने के लिए तैयार हैं?

ऊपर हमारे पेशेवर NVIDIA GPU की पूरी श्रृंखला देखें, जिसमें एकल कार्यशाला कार्ड से लेकर मल्टी-GPU सर्वर कॉन्फ़िगरेशन तक शामिल हैं। चाहे आप अपना पहला मॉडल प्रशिक्षण कर रहे हों या एक अनुमान क्लस्टर का स्केलिंग कर रहे हों, हमारी टीम आपकी वर्कलोड और बजट के अनुरूप सही हार्डवेयर का मेल करने में आपकी मदद करेगी।

ब्राउज़ AI GPUs संपर्क करें बिक्री टीम