Готовые AI-системы / NVIDIA DGX / Hopper
Готовые системы DGX на Hopper с 8 H100 или 8 H200. Это отдельные модели с различной памятью GPU, поэтому запрос на DGX следует указывать с поколением, а не только общим брендом.
Подбор зависит от точного SKU, количества GPU, межсоединения, питания и охлаждения серверного шасси.
NVIDIA / ПОДБОР СИСТЕМЫ
NVIDIA DGX H100 / H200 — самостоятельная система, поэтому сравнивать её только по названию GPU недостаточно. Важны общая архитектура, память и формат размещения: DGX H100: 8 GPU × 80 ГБ; DGX H200: 8 GPU × 141 ГБ в руководстве NVIDIA; Интегрированный 8-GPU сервер DGX; потребление и эксплуатационные требования — по точной системе. На посадочной странице разделяем паспортные параметры продукта и то, что зависит от конфигурации поставки.
В запросе на NVIDIA DGX H100 / H200 стоит зафиксировать не только вычислительный компонент, но и CPU, системную память, сетевые интерфейсы, накопители, питание и способ охлаждения. Именно эта спецификация помогает понять, подойдёт ли система к стойке и программному окружению заказчика.
МОДЕЛЬ И ПЛАТФОРМА
Ниже — ключевые параметры модели и пункты, которые стоит проверить до запроса коммерческого предложения.
NVIDIA указывает 640 ГБ общей HBM для DGX H100 и 1 128 ГБ для DGX H200; обе системы имеют NVSwitch и сетевую конфигурацию конкретного поколения.
Готовые системы DGX на Hopper с 8 H100 или 8 H200. Это отдельные модели с различной памятью GPU, поэтому запрос на DGX следует указывать с поколением, а не только общим брендом.
Обучение, inference и корпоративные AI-проекты на интегрированной платформе.
В запросе на NVIDIA DGX H100 / H200 стоит зафиксировать не только вычислительный компонент, но и CPU, системную память, сетевые интерфейсы, накопители, питание и способ охлаждения. Именно эта спецификация помогает понять, подойдёт ли система к стойке и программному окружению заказчика.
Модель DGX, комплектацию NVMe, сеть и ПО, требования к стойке, электрике и эксплуатации.
В предложении фиксируют точную модель, количество ускорителей, платформу, сеть, питание и охлаждение. Это позволяет сравнить технически сопоставимые варианты и проверить их для вашей площадки.
Размер модели, контекст, пользователей и требование к скорости помогают определить нужный объём памяти и число ускорителей.
DGX H100: 8 GPU × 80 ГБ; DGX H200: 8 GPU × 141 ГБ в руководстве NVIDIA. Сопоставьте это с форм-фактором: Интегрированный 8-GPU сервер DGX; потребление и эксплуатационные требования — по точной системе.
Модель DGX, комплектацию NVMe, сеть и ПО, требования к стойке, электрике и эксплуатации. Также подтвердите сеть, электропитание, отвод тепла и доступное место в стойке.
ВОПРОСЫ ПО МОДЕЛИ
Коротко отвечаем о применении, комплектации и формировании предложения.
обучение, inference и корпоративные AI-проекты на интегрированной платформе. Для окончательного выбора сопоставьте эту нагрузку с памятью, платформой и условиями эксплуатации.
Проверьте точный вариант и комплектацию: DGX H100: 8 GPU × 80 ГБ; DGX H200: 8 GPU × 141 ГБ в руководстве NVIDIA; формат системы — Интегрированный 8-GPU сервер DGX; потребление и эксплуатационные требования — по точной системе. Дополнительные пункты: модель DGX, комплектацию NVMe, сеть и ПО, требования к стойке, электрике и эксплуатации.
От точной модели и количества ускорителей, OEM-платформы, CPU, объёма RAM, накопителей, сети, питания, охлаждения и условий поставки. Сравнивать предложения корректно по одной спецификации и одинаковым условиям гарантии.
AI SERVER LAB / CONFIGURATION
Модель уже будет указана в форме. Добавьте задачу и ограничения площадки — подготовим вариант конфигурации для обсуждения.
