ความแตกต่างระหว่าง H100 และ H200 คืออะไร

ทั้งคู่ใช้ die GPU Hopper GH100 เรียกว่าเดียวกันและให้คอมพิวต์ FLOPS ที่เหมือนกัน (~3.9 PFLOPS FP8 สะบัด) H200 แทนที่ HBM2e ด้วยหน่วยความจำ HBM3e: ความจุเพิ่มจาก 80 GB เป็น 141 GB และแบนด์วิดธ์เพิ่มจาก 3,35 TB/s เป็น 4,8 TB/s ดังนั้น H200 จึงดีกว่าสำหรับงานที่เน้นการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งโมเดลขนาดใหญ่มักจะต้องพอดีกับ GPUเดียวและต้องการอัตราโต้ตอบสูง

สามารถ RTX PRO 6000 Blackwell แทน GPU ในรีchenzentrum ได้ไหม

สำหรับงานงานเชิงประมาณผล Yes — ความจุ ECC GDDR7 ขนาด 96 GB ของมันเกินกว่าความจุ 80 GB ของ H100 PCIe และสามารถใส่ในช่อง PCIe มาตรฐานของ workstation ได้ทุกชนิด สำหรับการฝึกฝน, รูปแบบ H100/H200 SXM พร้อม NVSwitch ให้แบนด์วิดท์ระหว่าง GPU สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญและ FLOPS บริสุทธิ์ที่สูงขึ้นใน TDP เดียวกัน RTX PRO 6000 เป็นตัวเลือกที่ดีกว่าหากคุณต้องการความจุ VRAM สูงในพื้นที่ท้องถิ่นโดยไม่ต้องใช้อินฟราสตรัคเจอร์ NVSwitch

ความแตกต่างระหว่างรุ่น SXM และ PCIe คืออะไร

การ์ด GPU SXM (H100 SXM5, H200 SXM5) ติดตั้งบนบอร์ดฐานเฉพาะทางแทนช่อง PCIe และเชื่อมต่อกันผ่าน fabric NVSwitch ซึ่งสามารถรองรับแบนด์วิดท์ระหว่าง GPU ได้ 900 GB/s ต่อ GPU รุ่น PCIe เข้ากันได้กับเซิร์ฟเวอร์และเวิร์กสเตชันมาตรฐาน แต่มีข้อจำกัดที่ต้องใช้ NVLink Bridge (2 GPU) หรือแบนด์วิดท์ PCIe (x16, ประมาณ 64 GB/s) สำหรับการสื่อสารหลาย GPU สำหรับกลุ่มคลัสเตอร์ที่มี 8+ GPU ที่ต้องการการสื่อสารแบบ all-to-all จำเป็นต้องใช้ระบบ SXM NVSwitch เท่านั้น

ฉันจำเป็นต้องขออภัย เนื่องจากฉันไม่ได้มีข้อมูลเกี่ยวกับความต้องการ VRAM สำหรับโมเดลพารามิเตอร์ 70B ในฐานข้อมูลของฉัน

ในความแม่นยำ FP16 (16 บิต) โมเดล 70B ต้องการ VRAM ประมาณ 140 GB — H200 เดียว (141 GB) จัดการได้ในระดับพอประมาณ ในการควอนตาไลซ์ INT8 ต้องการประมาณ 70 GB ในขณะที่ INT4 (GGUF Q4) ต้องการประมาณ 35–40 GB ซึ่งสามารถวางไว้ภายใน H100 80 GB หรือคู่ของ RTX 4090s RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB) สามารถรองรับโมเดล INT8 70B บน GPU เดียวพร้อมพื้นที่สำหรับแคช KV

RTX 5090 เหมาะสำหรับงาน AI หรือไม่

RTX 5090 เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการอนุมาน AI ในพื้นที่ การสร้างภาพ (Stable Diffusion, Flux, DALL-E 3 สำเนา), การสังเคราะห์วิดีโอ และการปรับจูนโมเดลขนาดเล็กถึงกลาง ความจุ 32 GB GDDR7 เพียงพอสำหรับการรันโมเดล 13B ใน FP16 และโมเดล 70B ในแบบ INT4 สำหรับกลุ่มฝึกอบรมด้วย GPU หลายตัว การ์ด GPU ของ Rechenzentrum ยังคงเป็นที่ต้องการเนื่องจากแบนด์วิดท์ NVLink และความจุหน่วยความจำที่สูงขึ้น

อะไรคือ A100 และยังคงคุ้มค่าที่จะซื้ออยู่หรือไม่

NVIDIA A100 (สถาปัตยกรรม Ampere, 2020) ยังคงเป็น GPU AI ที่มีความสามารถและเป็นที่นิยมใช้กันอย่างแพร่หลาย ต่อไปนี้เป็นเวอร์ชัน 40 GB และ 80 GB HBM2e ซึ่งมอบประสิทธิภาพ Tensor Core FP16 312 TFLOPS เนื่องจากความพร้อมในการจัดหาสินค้าผ่อนคลายเมื่อเทียบกับ H100 ราคาของ A100 จึงเข้าถึงได้ง่ายขึ้น สำหรับงาน inference และการฝึกอบรมระดับปานกลาง มันยังคงมีความแข็งแรง สำหรับงานวิจัยชั้นแนวหน้า หรือโมเดลที่ใหญ่ที่สุด H100/H200 ตอนนี้เป็นตัวเลือกที่ดีกว่า

ท่านมีจำหน่าย GPU สำหรับการซื้อในปริมาณมาก หรือแบบ B2B หรือไม่

ใช่ครับ มิล้านไมเนอร์ให้บริการลูกค้าด้านองค์กร การวิจัย และโครงสร้างพื้นฐานแบบคลาวด์ด้วยคำสั่งซื้อ GPU ในปริมาณมาก ติดต่อทีมขายของเราเพื่อสอบถามราคาเกี่ยวกับการซื้อ H100, H200, A100 และ RTX PRO 6000 หลายยูนิต เรายังสามารถจัดการด้านโลจิสติกส์ขนส่ง การจัดเตรียม และการออกใบแจ้งหนี้ในสกุลเงินต่าง ๆ รวมถึงคริปโตเคอร์เรนซี

คุณสามารถติดต่อ MillionMiner เพื่อขอความช่วยเหลือในการเลือก GPU ได้อย่างไร

ทีมงานของเราให้บริการ 24/7 ผ่าน WhatsApp (+49 176 777 888 33), อีเมล และโทรศัพท์ เราช่วยในเรื่องการเลือก GPU สำหรับการฝึกสอนและการใช้งาน inference การออกแบบคลัสเตอร์ GPU หลายตัว และการจัดซื้อแบบ B2B ติดต่อเรา หรือเยี่ยมชมส่วนคำถามที่พบบ่อยของเราเพื่อคำตอบทันที

ซื้อ GPU สำหรับขาย: NVIDIA RTX 5090, A100, H100 และ RTX PRO 6000

ซื้อ GPU NVIDIA ที่ MillionMiner ตั้งแต่รุ่น Blackwell สำหรับผู้บริโภค ไปจนถึงคลาส Data-center สำหรับงาน AI และงานมืออาชีพ การ์ดที่พร้อมให้บริการรวมถึง RTX 5090 32GB และ RTX 4090 24GB ในเวอร์ชัน blower, RTX PRO 6000 Blackwell 96GB, และ GPU Tensor Core A100 และ H100 ใหม่พร้อมรับประกันจากผู้ผลิต เว้นแต่รายการจะระบุว่าไม่ใช่

ทุก GPU จัดส่งฟรีทั่วโลก DDP ราคาที่เช็คเอาท์คือราคาสุทธิรวมภาษีและค่าขนส่งถึงจุดหมายปลายทาง ราคานี้เป็นราคาสุทธิสุดท้าย สำหรับการสร้างคอนฟิกหลายการ์ด โปรดดูเซิร์ฟเวอร์ GPU ที่เราสร้างไว้ล่วงหน้าหรือให้การ์ดของคุณถูกติดตั้งใน Rechenzentrum ของเราในสหรัฐอเมริกาโดยมีการดูแลด้านไฟฟ้าและการระบายความร้อน สัมผัสประสบการณ์สินค้า GPU ทั้งหมดของเราได้ด้านล่าง

5.0

4.97

4.5

ซื้อ GPU สำหรับขาย: NVIDIA RTX 5090, A100, H100 และ RTX PRO 6000

ติดต่อเพื่อราคา

NVIDIA

Nvidia H200 NVL (141GB) GPU สำหรับ AI และ HPC

ติดต่อเพื่อราคา

NVIDIA

Nvidia H100 SXM (80GB) GPU สำหรับ AI และ HPC

ติดต่อเพื่อราคา

สินค้าคงคลังที่ตรวจสอบแล้ว

ทุก GPU ถูกทดสอบและตรวจสอบก่อนจัดส่ง

จัดส่งด่วน

จัดส่งภายใน 1–3 วันทำการ

รับรองคริปโต

ชำระเงินด้วย BTC, ETH, USDT และอื่น ๆ

สนับสนุนผู้เชี่ยวชาญ

ผู้เชี่ยวชาญด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI & GPU พร้อมให้บริการ

การคำนวณ AI และ GPU

กราฟิกการ์ด AI สำหรับการฝึกสอน การวิเคราะห์ และงาน HPC ที่เป็นมืออาชีพ

ปฏิวัติ AI ถูกขับเคลื่อนด้วยชุดชิปซิลิคอนที่มีขนาดเล็กอย่างน่าทึ่ง กลุ่ม GPU ศูนย์ข้อมูลของ NVIDIA ตั้งแต่ H100 และ H200 Tensor Core GPUs ไปจนถึง RTX PRO 6000 Blackwell และ RTX 5090 แสดงถึงฐานคำนวณที่รันโมเดลภาษาใหญ่, โมเดล diffusion, การจำลองทางวิทยาศาสตร์ และสายพานอัจฉริยะความถี่สูง เรายังมีสินค้าตระกูล NVIDIA สำหรับมืออาชีพครบถ้วน — ตัวเร่งความเร็ว Rechenzentrum, GPU สำหรับเวิร์กสเตชัน, และกราฟิกโอเวอร์สำหรับมืออาชีพ — สำหรับลูกค้าองค์กร, ห้องปฏิบัติการวิจัย, สตาร์ทอัป AI, และผู้ดำเนินการโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์

หน่วยความจำ H200 BW

4.8 TB/s

HBM3e @ ความจุ 141 GB

สมรรถนะ AI H100

3.9 PFLOPS

การดำเนินการ tensor กระจาย FP8

RTX PRO 6000 VRAM

96 GB

GDDR7 ECC — สถาปัตยกรรม Blackwell

RTX 5090 VRAM

32 GB GDDR7

Blackwell GB202 — 3352 GB/s BW

สายผลิตภัณฑ์ GPU ระดับมืออาชีพของ NVIDIA

จากเวิร์คสเตชันสู่ศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ขึ้น

H100 SXM / PCIe

80 GB HBM2e

แรงงานหลักของการฝึก AI สำหรับองค์กร 3,35 TFLOPS FP64, NVLink 900 GB/s รูปแบบ SXM ได้รับการแนะนำสำหรับเน็ตเวิร์ก NVSwitch หลาย GPU ในระบบ DGX H100

H200 SXM / PCIe

141 GB HBM3e

ผู้สืบทอด H100 ชิป GPU Hopper เดิม แต่มีหน่วยความจำมากขึ้น 1,76 เท่า และแบนด์วิดธ์ 4,8 TB/s — สำคัญสำหรับการอนุมาน LLM ที่มีหน้าต่างบริบทยาว

A100 PCIe / SXM

40 GB / 80 GB HBM2e

เครื่องจักรทำงานรุ่นก่อนหน้าที่ยังใช้อย่างหนัก 312 TFLOPS FP16 Tensor Core มีให้บริการอย่างแพร่หลายทั้งในเวอร์ชันดั้งเดิมและแบบกำหนดเองใน PCIe

RTX PRO 6000 Blackwell

96 GB GDDR7 ECC

กราฟิกการ์ดเวิร์กสเตชันที่ทรงพลังที่สุดที่เคยสร้างมา ขนาดเต็ม PCIe, รองรับสะพาน NVLink, Tensor Cores รุ่นที่ 4 เหมาะสำหรับการอนุมาน LLM ท้องถิ่นและการเรนเดอร์

RTX 5090 (GB202)

32 GB GDDR7

เรือธงผู้บริโภคของ NVIDIA บนสถาปัตยกรรม Blackwell คอร์ CUDA 21,760 คอร์ แบนด์วิดธ์หน่วยความจำ 3,352 GB/s. เป็น GPU เดียวที่ดีที่สุดสำหรับงานผสมผสานและการอนุมาน

RTX 4090 (Ada)

24 GB GDDR6X

รุ่น Ada ก่อนหน้า 16,384 คอร์ CUDA, แบนด์วิดธ์ 1008 GB/s ยังคงเป็นผู้ดำเนินการที่ทรงพลังและมีราคาที่เข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับกลุ่มคลัสเตอร์ inference

T1000 (Professional)

8 GB GDDR6

กราฟิกการ์ดระดับมืออาชีพแบบต่ำโปรไฟล์สำหรับงาน inference ขอบและงานแสดงผล การใช้พลังงานต่ำสุด การทำงานที่ไม่มีเสียงรบกวน การใช้งานในตู้แรคที่หนาแน่น

A2 / L4 (PCIe)

16 / 24 GB GDDR6

GPU PCIe Ada และ Ampere ที่ปรับให้เหมาะสมกับ inference ออกแบบสำหรับสล็อตเซิร์ฟเวอร์ที่มีข้อจำกัดด้านพลังงาน — TDP 72 วัตต์ — พร้อม throughput INT8 ที่แข็งแกร่งสำหรับการใช้งานในระดับเชิงพาณิชย์

เรื่องราวโครงสร้างของ NVIDIA

Hopper, Ada Lovelace และ Blackwell — สามยุคแห่งการผลักดันยุค AI

NVIDIA ได้ส่งมอบไมโครสถาปัตยกรรม GPU สำคัญสามรุ่นตั้งแต่วิกฤติ AI เริ่มต้นขึ้น สถาปัตยกรรม Hopper (H100, H200) ได้แนะนำ Transformer Engine — บล็อกฮาร์ดแวร์ที่สามารถสลับความแม่นยำระหว่าง FP8 และ FP16 อย่างไดนามิกภายในเลเยอร์เดียว เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดโดยไม่สูญเสียความแม่นยำอย่างมีนัยสำคัญ นี่คือความก้าวหน้าในการออกแบบที่ทำให้การฝึกโมเดลที่มีพารามิเตอร์ 70 พันล้านขึ้นไปสามารถทำได้ในเชิงพาณิชย์

Ada Lovelace (RTX 4090, L4, L40S) นำ Tensor Core รุ่นที่ 4 มาใช้ในตลาดระดับมืออาชีพและผู้ใช้ระดับผู้บริโภค พร้อมกับฮาร์ดแวร์ ray tracing ที่ได้รับการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญ การ์ด Ada ครอบคลุมจุดที่ลงตัวระหว่างความสามารถในการเข้าถึงสำหรับผู้บริโภคและความสามารถทางวิชาชีพ ทำให้เป็นตัวเลือกหลักสำหรับการปรับใช้ inference แบบบูติกและเวิร์กสเตชัน AI สำหรับงานสร้างสรรค์

Blackwell (RTX 5090, RTX PRO 6000, GB200 NVL72) เป็นรุ่นปัจจุบัน Blackwell แนะนำการออกแบบ GPU แบบ dual-die สำหรับส่วนของศูนย์ข้อมูลระดับพรีเมียม ด้วย NVLink 5.0 ที่แบนด์วิดธ์ die-to-die ถึง 1.8 TB/s และ Tensor Cores รุ่นที่ห้าพร้อมรองรับ FP4 RTX PRO 6000 Blackwell มาพร้อมกับหน่วยความจำ ECC 96 GB สำหรับระดับเวิร์กสเตชัน — มากกว่าหน่วยความจำของ H100 PCIe — ซึ่งทำให้ภาระงานที่เคยจำกัดเฉพาะบนคลาวด์สามารถรันได้ในท้องถิ่น

เปรียบเทียบแบบเคียงข้าง

H100 กับ H200 กับ RTX PRO 6000 Blackwell

GPU ทั้งสามที่กำหนดโครงสร้างพื้นฐาน AI สมัยใหม่ในระดับเวิร์กสแตชันและเซิร์ฟเวอร์ระดับเดียว

Hopper

H100 SXM5

ดีที่สุดสำหรับการฝึกอบรม

หน่วยความจำ 80 GB HBM2e

แบนด์วิดธ์ความจำ 3.35 TB/s

FP8 Sparse 3.9 PFLOPS

TDP 700 W (SXM)

NVLink NVLink 4 — 900 GB/s

รูปแบบทางกายภาพ SXM5 / PCIe

มาตรฐานทองสำหรับการฝึกแบบกระจาย การเชื่อมต่อ NVSwitch ของรุ่น SXM เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับโหนด DGX คลาส 8-GPU รุ่น PCIe เหมาะสำหรับเซิร์ฟเวอร์มาตรฐาน

Hopper

H200 SXM5

เหมาะสำหรับการอนุมาน

หน่วยความจำ 141 GB HBM3e

แบนด์วิดธ์ความจำ 4.8 TB/s

FP8 Sparse 3.9 PFLOPS

TDP 700 W (SXM)

NVLink NVLink 4 — 900 GB/s

รูปแบบทางกายภาพ SXM5 / PCIe

การ์ด GPU รุ่น Hopper เดียวกันกับ H100 แต่มีความจุหน่วยความจำเกือบสองเท่าและแบนวิทธ์ที่มากขึ้นอย่างมาก เหมาะสำหรับให้บริการโมเดลที่มีพารามิเตอร์มากกว่า 70B พร้อมความยาวบริบทที่นานขึ้น

Blackwell

RTX PRO 6000 BW

สุดยอดเวิร์กสเตชัน

หน่วยความจำ 96 GB GDDR7 ECC

แบนด์วิดธ์ความจำ ~1.8 TB/s

แกนเทนเซอร์ 5th-gen, FP4/FP8/FP16

TDP 300 W (PCIe)

NVLink NVLink Bridge (optional)

รูปแบบทางกายภาพ Dual-slot PCIe x16

มี VRAM มากกว่า H100 ในสล็อต PCIe มาตรฐาน เข้ากันได้กับเวิร์กสเตชันหรือเซิร์ฟเวอร์ทาวเวอร์ใดก็ได้ รันโมเดล 70B ในเครื่องได้เอง สำหรับ RTX PRO 6000 Server Edition จะถอดเอาเอาต์พุตแสดงผลออกเพื่อการใช้งานในตู้แร็คที่เหมาะสม

การเลือก GPU ที่เหมาะสม

การฝึกสอนกับการอนุมานและเวิร์กสเตชัน: GPU อันไหนที่คุณต้องการ?

GPU ที่ใช้ในการฝึกโมเดลไม่ได้จำเป็นที่จะต้องเป็น GPU ที่ดีที่สุดสำหรับการให้บริการโมเดลนั้น การฝึกต้องการ FLOPS สูงสุดและหน่วยความจำขนาดใหญ่เพื่อเก็บพารามิเตอร์ ค่าความชัน และสถานะของตัวปรับเปลี่ยนพร้อมกัน — โมเดลขนาด 70B ที่ปรับแต่งด้วย AdamW ต้องการ VRAM มากกว่า 500 GB ในคลัสเตอร์ สำหรับการฝึกในระดับนี้ โหนด H100 หรือ H200 SXM ที่เชื่อมต่อกันผ่าน NVSwitch เป็นมาตรฐานอุตสาหกรรม ที่มอบการผสมผสานของการประมวลผลแบบดิบและแบนด์วิดท์ NVLink ที่จำเป็นในการให้อาหาร GPU ทั้งหมด

งานอินเฟอร์เรนซ์สนใจน้อยกว่า FLOPS และเน้นความจุและแบนด์วิดท์ของหน่วยความจำมากขึ้น โมเดลขนาด 70B ที่เป็นแบบควอนทายซ์ด้วย INT4 ใช้พื้นที่ประมาณ 40 GB — หมายความว่า H200 สามารถให้บริการมันได้อย่างไม่ลำบาก และการเชื่อมต่อด้วย NVLink Bridge ระหว่างการ์ด RTX PRO 6000 Blackwell คู่หนึ่งก็สามารถทำเช่นเดียวกัน สำหรับบริการอินเฟอร์เรนซ์ที่ต้องการผ่านข้อมูลความเร็วสูง แบนด์วิดท์ 4.8 TB/s ของ H200 ช่วยให้ความหน่วงต่ำ แม้ในช่วงที่มีคำร้องขอพร้อมกันเป็นกลุ่ม

กรณีใช้งานบนเวิร์กสเตชันท้องถิ่น — การวิจัย, AI สร้างสรรค์, แชท LLM ท้องถิ่น, การสร้างภาพ, การสังเคราะห์วิดีโอ — ได้รับการสนับสนุนเป็นอย่างดีโดย RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB), RTX 5090 (32 GB), หรือ A100 (40/80 GB) ขึ้นอยู่กับความต้องการขนาดโมเดล RTX 4090 ยังคงเป็นตัวเลือกที่คุ้มค่าที่สุดสำหรับผู้ใช้ที่รันโมเดลแบบ quantised น้อยกว่า 24 GB

คู่มือการเลือกอย่างรวดเร็ว

ปรับงานของคุณให้เหมาะสมกับฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสม

การฝึกอบรม LLM (70B+)

H100 / H200 SXM

คลัสเตอร์ NVSwitch หลายโหนด จำเป็นสำหรับการฝึกฝนล่วงหน้าขนาดใหญ่และการปรับแต่งละเอียดเต็มรูปแบบ

การอนุมาน LLM (70B)

H200 or 2× RTX PRO 6000

ความจำแบนด์วิดธ์สูงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการให้บริการบริบทยาว โซ่ NVLink สำหรับคู่เวิร์กสเตชัน

การประมาณผล LLM (7–13B)

RTX 5090 / A100 80GB

32–80 GB เพียงพอสำหรับการให้บริการแบบควอนต้า เข้มข้นด้วย throughput ของ INT8

เวิร์กสเตชัน AI ท้องถิ่น

RTX PRO 6000 BW (96 GB)

ส่วนใหญ่ของ VRAM ในการ์ด PCIe รันโมเดล 34B แบบไม่ถูก quantised พร้อม ECC สำหรับความน่าเชื่อถือ

สร้างภาพ / วิดีโอ

RTX 5090 / RTX 4090

จำนวนคอร์ CUDA สูง + แบนด์วิดธ์ GDDR7 ที่รวดเร็ว เหมาะสำหรับการประมาณการแบบ diffusion

Edge / การอนุมานพลังต่ำ

T1000 / L4 / A2

TDP ต่ำกว่า 75 วัตต์ แบบสล็อตเดียวหรือแบบโปรไฟล์ต่ำ การวางติดตั้งในแร็คลดความหนาแน่น

ภาพแสดงผลเชิงมืออาชีพ

RTX PRO 6000 / A100

หน่วยความจำ ECC ไดรเวอร์ที่ผ่านการรับรอง บัฟเฟอร์เฟรมขนาดใหญ่สำหรับ 3D/CAD/การจำลอง

จุดเด่นของสถาปัตยกรรม Blackwell

อะไรทำให้ Blackwell เป็นก้าวสำคัญของรุ่น

การออกแบบ GPU Dual-Die

GB200 จับคู่ GPU Die ของ Blackwell สองชุดในแพ็กเกจเดียวเชื่อมต่อกันโดย NVLink-C2C ที่ความเร็ว 1.8 TB/s — ขจัดอุปสรรคของ PCIe ระหว่างหน่วยประมวลผลอย่างสมบูรณ์

คอร์เทนเซอร์รุ่นที่ 5

โหมดความแม่นยำ FP4 ใหม่ให้ประสิทธิภาพสูงสุดเป็นสองเท่าของ FP8 สำหรับงานอินเฟอร์เรนซ์ ซึ่งรักษาความแม่นยำไว้ด้วยรูปแบบไมโครสเกลิงของ NVIDIA (MXFP4)

NVLink 5.0

การขยายขอบเขตแบนด์วิดธ์เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าเมื่อเทียบกับ Hopper — 1.8 TB/s ทั้งสองทิศทางต่อ GPU เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการกำหนดค่าแร็ค NVL72 ที่เชื่อมต่อ GPU Blackwell 72 ตัวเข้าด้วยกันเป็นยูนิตเชิงตรรกะเดียว

เครื่องยนต์ RAS

เครื่องยนต์ความเชื่อถือได้ ความพร้อมใช้งาน และความสามารถในการบำรุงรักษาเฉพาะทางสำหรับการตรวจจับความผิดพลาดของฮาร์ดแวร์เชิงพยากรณ์ — ช่วยลดเวลาหยุดทำงานโดยไม่วางแผนในคลัสเตอร์การสืบค้นแบบผลิตเชิงพาณิชย์

การคำนวณลับ

เครือข่าย TEE (Trusted Execution Environment) ที่แยกฮาร์ดแวร์ สำหรับงาน GPU ช่วยให้สามารถรันโมเดลลิขสิทธิ์และการวิเคราะห์ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์แบบแชร์ร่วมกันได้อย่างปลอดภัย

RTX PRO 6000 — ไอคอนแห่ง PCIe

96 GB GDDR7 ECC ในรูปแบบ PCIe แบบคู่สล็อตระดับมาตรฐาน ความน่าเชื่อถือระดับเวิร์คสเตชัน พร้อมความจุหน่วยความจำระดับศูนย์ข้อมูล Edition เซิร์ฟเวอร์จะไม่แสดงผลออกจอ

NVIDIA Blackwell

RTX 5090 และ RTX PRO 6000: Blackwell สำหรับมืออาชีพ

GeForce RTX 5090 เปิดตัว Blackwell เข้าสู่ตลาดผู้บริโภคและมืออาชีพ ซึ่งสร้างบนชิป GB202 พร้อม CUDA คอร์จำนวน 21,760 และหน่วยความจำ GDDR7 ขนาด 32 GB ที่ทำงานด้วยแบนด์วิดธ์ 1,792 GB/วินาที ซึ่งเป็น GPU เดี่ยวที่ทรงพลังที่สุดที่สามารถติดตั้งในคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อปมาตรฐาน สำหรับนักวิจัยและนักพัฒนาด้าน AI ที่ต้องการการ inference และการทดลองในท้องถิ่นโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายจากคลาวด์ RTX 5090 จึงเป็นตัวเลือกที่สมเหตุสมผล

RTX PRO 6000 Blackwell ใช้วิธีการที่แตกต่างโดยพื้นฐาน: แทนที่จะมุ่งเน้นประสิทธิภาพการเล่นเกมของผู้บริโภค NVIDIA ได้ออกแบบ GPU สำหรับเวิร์กสเตชันที่มีหน่วยความจำ ECC GDDR7 ขนาด 96 GB — มากกว่าการ์ด PCIe ใดๆ จากผู้ผลิตรายใดก่อนหน้า รุ่น Server Edition และ Max-Q Workstation Edition รองรับการติดตั้งในแร็คและแบบพกพาตามลำดับ การ์ด RTX PRO 6000 สองใบเชื่อมต่อกันผ่าน NVLink Bridge ให้หน่วยความจำรวม 192 GB — เพียงพอสำหรับการรันโมเดลที่มีพารามิเตอร์ 70B โดยไม่ได้ทำการควอนตัม.

สำหรับสตูดิโอ ห้องปฏิบัติการวิจัย และสตาร์ทอัปด้าน AI ที่ไม่สามารถหรือไม่ต้องการรันเวิร์กโหลดทุกงานในคลาวด์ สายงานเวิร์กสเตชัน Blackwell เปลี่ยนสมการไปโดยสิ้นเชิง โมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์จะอยู่ในสถานที่ การหน่วงเวลาการอนุมานลดลง ความเป็นอิสระด้านข้อมูลยังคงอยู่ ต้นทุนฮาร์ดแวร์ล่วงหน้าถูกชดเชยด้วยบิลการอนุมานในคลาวด์ที่จะสะสมอย่างไม่สิ้นสุดในทางตรงกันข้าม

คำถามที่พบบ่อย

พร้อมที่จะสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ของคุณหรือยัง?

เรียกดูรุ่น NVIDIA GPU มืออาชีพของเราทั้งหมดด้านบน ตั้งแต่การ์ดเวิร์กสเตชันเดี่ยวไปจนถึงการกำหนดค่าเซิร์ฟเวอร์หลาย GPU ไม่ว่าคุณจะกำลังฝึกโมเดลแรกของคุณหรือต้องการขยายคลัสเตอร์การอนุมาน ทีมงานของเราจะช่วยคุณเลือกฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสมกับภาระงานของคุณและงบประมาณ

เรียกดู GPU สำหรับ AI ติดต่อฝ่ายขาย