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Nvidia DGX-H800 在 AI 硬件領域代表了一次重大飛躍，成為從事復雜 AI 項目的企業不可或缺的工具。本文對 DGX-H800 進行了深入分析，解剖了它的架構、性能能力，以及它在推進 AI 應用方面的關鍵作用。
架構和規格
GPU 性能和結構
Nvidia DGX-H800 采用 H800 SXM5 顯卡，展現了 Nvidia 致力于尖端技術的承諾。這款顯卡于 2023 年 3 月 21 日發布，基于 4 納米工藝，采用 Hopper 架構的 GH100 圖形處理器?？ǖ?80 GB HBM3 內存和 5120 位內存總線提供了 1,681 GB/s 的帶寬。這種配置允許實現對 AI 和深度學習工作負載至關重要的異常數據吞吐量。
時鐘速度和熱設計功率
H800 SXM5 的基礎時鐘速度為 1095 MHz，加速時鐘為 1755 MHz，有效內存時鐘為 2.6 Gbps。它擁有 16896 個著色單元，528 個張量核心和 50 MB 的大型 L2 緩存。盡管它功能強大，但其熱設計功率 (TDP) 為 700 W，需要 1100 W 的 PSU 以獲得最佳性能。
與 DGX 系統集成
DGX H100 系統
DGX-H800 是 Nvidia DGX H100 系統的重要組成部分，被譽為 AI 基礎設施的金標準。這個系統是一個完全集成的硬件和軟件解決方案，專為構建 AI 卓越中心而設計。它包括 Nvidia Base Command? 和 Nvidia AI 企業軟件套件，以及來自 Nvidia DGXperts 的專家建議。
DGX H100 系統配備了八個 Nvidia H100 GPU，總共 640 GB 的 GPU 內存，提供了前所未有的性能。這一配置得到了四個 Nvidia NVSwitches? 和十個 Nvidia ConnectX?-7 網絡接口的增強，確保了快速有效的數據傳輸。
電源和環境規格
DGX H100 需要至少三個運行中的電源供應單元 (PSU) 才能啟動，具有特定的鎖定電源線規格以確保安全性和合規性。它在 5° C 至 30° C 的溫度范圍和 20% 至 80% 的相對濕度下最佳運行。系統產生的熱量為 38,557 BTU/小時，需要有效的冷卻解決方案。
影響和應用
DGX-H800 的架構專門為 AI 和深度學習應用設計。其性能能力旨在應對最苛刻的 AI 工作負載，包括生成式 AI、自然語言處理和深度學習推薦模型。這使其成為尋求利用 AI 獲得競爭優勢的企業的理想選擇。
企業部署
Nvidia 的 DGX 系統，特別是 DGX-H800，被視為企業 AI 基礎設施的基石。它輕松處理大規模 AI 應用的能力使其成為希望利用 AI 進行創新和增長的企業的首選工具。系統的設計允許以多種配置部署，滿足不同企業需求，從本地設置到基于云的解決方案。

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H800 DGX 整機服務器（8卡）