NVIDIA DGX H200 1128GB The Universal System for AI Infrastructure
8x 3.84TB NVMe U.2
2x dual-port NVIDIA ConnectX-7 VPI
1x 400Gb/s InfiniBand/Ethernet
1x 200Gb/s InifniBand/Ethernet
NVIDIA DGX-Systeme bieten eine spezialisierte Infrastruktur für die KI-Entwicklung, die folgende Vorteile umfasst:
Supermicro's HGX-Plattform bietet ebenfalls beeindruckende Vorteile für KI-Anwendungen:
Unsere leistungsfähigen Speicherlösungen bieten hohe Kapazität und Geschwindigkeit, um große Datenmengen effizient zu speichern und abzurufen. Perfekt für die Anforderungen von Big Data und maschinellem Lernen.
Unsere Workstations sind speziell dafür entwickelt, die anspruchsvollen Anforderungen des AI-Trainings zu erfüllen. Sie bieten eine herausragende Rechenleistung. Perfekt für Forschung und Entwicklung, unterstützen unsere Workstations eine Vielzahl von AI-Anwendungen. Mit modernster Hardware und flexiblen Konfigurationsmöglichkeiten stellen wir sicher, dass Ihre AI-Projekte erfolgreich umgesetzt werden können.
Unsere Inference Hardware bietet die nötige Rechenkapazität, um AI-Modelle in Echtzeit auszuführen. Ideal für Anwendungen wie autonome Fahrzeuge, Bildverarbeitung und Sprachsteuerung.
NVIDIA DGX Systeme sind speziell für das Deep Learning Training konzipiert. Sie vereinen leistungsstarke GPUs, wie die NVIDIA A100 und H100, die für umfangreiche parallele Datenverarbeitung ausgelegt sind. Dies macht sie besonders effizient für das Training komplexer KI-Modelle mit großen Datenmengen.
Supermicro HGX-Plattformen bieten maßgeschneiderte Lösungen für AI-Training mit High-Density GPU-Integration und hervorragender Kühlung, um die thermischen Anforderungen leistungsstarker GPUs zu bewältigen. Diese Systeme sind darauf ausgelegt, die Latenzzeiten zu minimieren und die Rechenleistung für intensives KI-Training zu maximieren.
Bei der Auswahl eines AI-Trainingsservers sollten die spezifischen Anforderungen des KI-Modells, wie Datenmenge, Modellkomplexität und gewünschte Trainingszeit, berücksichtigt werden. Zudem sind Faktoren wie Systemskalierbarkeit, GPU-Leistung und die Möglichkeit zur Integration in bestehende Infrastrukturen entscheidend.
Ja, sowohl NVIDIA DGX als auch Supermicro HGX Plattformen unterstützen skalierbare Architekturen, die das Hinzufügen weiterer Einheiten ermöglichen, um mit den Anforderungen wachsender KI-Projekte Schritt zu halten. Dies erleichtert das Training umfangreicherer Modelle oder die Durchführung von mehreren Trainings parallel.
Die Hardware, insbesondere die Art und Anzahl der GPUs sowie die Netzwerk- und Speicherinfrastruktur, spielt eine entscheidende Rolle bei der Trainingsgeschwindigkeit. Hochwertige GPUs wie die in DGX- und HGX-Systemen können die Trainingszeiten erheblich reduzieren, indem sie schnelle Datenverarbeitung und effiziente Parallelisierung ermöglichen.