H800 DGX 整机服务器（8卡）_深圳市捷易科技有限公司

Nvidia DGX-H800 在 AI 硬件领域代表了一次重大飞跃，成为从事复杂 AI 项目的企业不可或缺的工具。本文对 DGX-H800 进行了深入分析，解剖了它的架构、性能能力，以及它在推进 AI 应用方面的关键作用。
架构和规格
GPU 性能和结构
Nvidia DGX-H800 采用 H800 SXM5 显卡，展现了 Nvidia 致力于尖端技术的承诺。这款显卡于 2023 年 3 月 21 日发布，基于 4 纳米工艺，采用 Hopper 架构的 GH100 图形处理器。卡的 80 GB HBM3 内存和 5120 位内存总线提供了 1,681 GB/s 的带宽。这种配置允许实现对 AI 和深度学习工作负载至关重要的异常数据吞吐量。
时钟速度和热设计功率
H800 SXM5 的基础时钟速度为 1095 MHz，加速时钟为 1755 MHz，有效内存时钟为 2.6 Gbps。它拥有 16896 个着色单元，528 个张量核心和 50 MB 的大型 L2 缓存。尽管它功能强大，但其热设计功率 (TDP) 为 700 W，需要 1100 W 的 PSU 以获得最佳性能。
与 DGX 系统集成
DGX H100 系统
DGX-H800 是 Nvidia DGX H100 系统的重要组成部分，被誉为 AI 基础设施的金标准。这个系统是一个完全集成的硬件和软件解决方案，专为构建 AI 卓越中心而设计。它包括 Nvidia Base Command™ 和 Nvidia AI 企业软件套件，以及来自 Nvidia DGXperts 的专家建议。
DGX H100 系统配备了八个 Nvidia H100 GPU，总共 640 GB 的 GPU 内存，提供了前所未有的性能。这一配置得到了四个 Nvidia NVSwitches™ 和十个 Nvidia ConnectX®-7 网络接口的增强，确保了快速有效的数据传输。
电源和环境规格
DGX H100 需要至少三个运行中的电源供应单元 (PSU) 才能启动，具有特定的锁定电源线规格以确保安全性和合规性。它在 5° C 至 30° C 的温度范围和 20% 至 80% 的相对湿度下最佳运行。系统产生的热量为 38,557 BTU/小时，需要有效的冷却解决方案。
影响和应用
DGX-H800 的架构专门为 AI 和深度学习应用设计。其性能能力旨在应对最苛刻的 AI 工作负载，包括生成式 AI、自然语言处理和深度学习推荐模型。这使其成为寻求利用 AI 获得竞争优势的企业的理想选择。
企业部署
Nvidia 的 DGX 系统，特别是 DGX-H800，被视为企业 AI 基础设施的基石。它轻松处理大规模 AI 应用的能力使其成为希望利用 AI 进行创新和增长的企业的首选工具。系统的设计允许以多种配置部署，满足不同企业需求，从本地设置到基于云的解决方案。