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
Unternehmen, die KI der nächsten Generation einsetzten, steigern ihren Umsatz mit 2,6-mal höherer Wahrscheinlichkeit um mindestens 10 %. Die NVIDIA DGX™ Plattform ist der bewährte Standard für Enterprise KI und unterstützt Organisationen dabei, von fortschrittlichen Sprachmodellen und generativer KI zu profitieren, Innovation voranzutreiben und Wettbewerbsvorteile zu sichern.
Die DGX Plattform integriert NVIDIA Base Command™ und NVIDIA AI Enterprise – eine umfassende Software-Suite zur Optimierung der KI-Entwicklung.
Funktionen der Software:
Diese Funktionen ermöglichen Unternehmen eine reibungslose Skalierung und beschleunigen die Markteinführung von KI-Anwendungen.
NVIDIA DGX™-Systeme sind speziell für die Anforderungen der künstlichen Intelligenz entwickelt. Sie setzen den Standard für Unternehmen, die KI-gestützte Erkenntnisse nutzen möchten, um ihre Geschäftsziele zu erreichen. Egal ob es um Kundenerfahrungen, Patientenergebnisse oder Prozessoptimierungen geht – DGX-Systeme bieten die nötige Leistung und Skalierbarkeit.
Von der Beschleunigung des Machine Learning Trainings über fortgeschrittene Datenanalysen bis hin zur Ermöglichung neuer Forschungsdurchbrüche in der Wissenschaft – NVIDIA DGX Systeme sind die Grundlage für innovative KI-Projekte weltweit.
Die NVIDIA DGX Plattform vereint die besten Technologien, Software und Infrastruktur von NVIDIA zu einer modernen, einheitlichen KI-Lösung. Sie wurde speziell entwickelt, um Unternehmen leistungsstarke KI-Entwicklung und -Training zu ermöglichen. Von Hardware bis hin zu Software ist jedes Element der DGX Plattform durch NVIDIA-Expertise geprägt, sodass Unternehmen schneller von ihren KI-Investitionen profitieren.
Die Highlights der NVIDIA DGX Plattform:
Branchenführende Infrastruktur für den gesamten Zyklus – der schnellste Weg zu KI-Innovation im großen Maßstab.
Massive Datensätze, riesige Modelle beim Deep Learning und komplexe Simulationen erfordern mehrere Grafikprozessoren mit extrem schnellen Verbindungen und einem vollständig beschleunigten Softwarestack.