Profitieren Sie von unübertroffener Leistung und beschleunigten KI-Funktionen mit Bare-Metal-Cloud-Servern, die mit Nvidia A100 / H100 GPUs ausgestattet sind.
Vergleichen Sie die technischen Spezifikationen unserer NVIDIA Ampere A100 und Hopper H100 GPU-Server, um die perfekte Lösung für Ihre KI- und HPC-Workloads zu finden.
Die Nvidia A100 GPUs bieten die für KI- und Deep-Learning-Anwendungen notwendige Leistung, Skalierbarkeit und Effizienz und sind damit eine hervorragende Option für Unternehmen und Forscher, die nach modernster Rechenleistung suchen.
Architektur
Ampere
Videospeicher
40 GB / 80 GB HBM2
CUDA-Kerne
6912 Stück.
Maximale Bandbreite
1,6 TB/s
Die neueste NVIDIA H100 GPU bietet beispiellose Leistung, Skalierbarkeit und Sicherheit für verschiedenste Anwendungen. Sie ist mindestens doppelt so schnell wie ihr Vorgänger, die A100 GPU.
Architektur
Trichter
Videospeicher
80 GB HBM3
CUDA-Kerne
8448 Stück.
Maximale Bandbreite
3 TB/s
NVIDIA-GPU-Server der Enterprise-Klasse, basierend auf Ampere- und Hopper-Architekturen, die eine außergewöhnliche Leistung für Deep Learning, KI-Inferenz und HPC-Workloads bieten.
Mit 54 Milliarden Transistoren ist die NVIDIA Ampere-Architektur einer der größten jemals gebauten 7-Nanometer-Chips.
HBM2 ist so konzipiert, dass es einen schnellen und effektiven Datenzugriff mit einer Speicherbandbreite von bis zu 1,6 TB/s ermöglicht.
Die Nvidia A100 wurde speziell für Anwendungen im Bereich der künstlichen Intelligenz und des Deep Learning entwickelt und bietet eine bis zu 20-mal höhere Leistung als GPUs der vorherigen Generation.
Erleben Sie Raytracing in Echtzeit – ideal für anspruchsvolle Visualisierungsaufgaben. Die A100-GPU liefert die nötige Rendering-Leistung für realistische und immersive Grafiken.
Nutzen Sie die Möglichkeiten von NVLink der 3. Generation für blitzschnelle Datenübertragungen, die bis zu 10- bis 20-mal schneller sind als mit PCI-Express.
Jede A100-GPU soll in die Lage versetzt werden, gleichzeitig sieben unterschiedliche und isolierte Anwendungen oder Benutzersitzungen auszuführen.
Häufig gestellte Fragen zur Bereitstellung und Verwaltung Ihrer NVIDIA A100 H100 GPU-beschleunigten Server für KI-, Machine-Learning- und Deep-Learning-Workloads.
Die NVIDIA A100- und H100-GPUs wurden speziell für KI-, Machine-Learning- und Deep-Learning-Anwendungen entwickelt. Die A100, basierend auf der Ampere-Architektur, bietet eine bis zu 20-mal höhere Leistung als Vorgängergenerationen und verfügt über für Mixed-Precision-Training optimierte Tensor-Kerne. Die H100 mit Hopper-Architektur ist doppelt so schnell wie die A100 und bietet eine verbesserte Transformer Engine für große Sprachmodelle sowie fortschrittliche Tensor-Operationen für Training und Inferenz in großem Umfang.
Die A100-Konfiguration erfolgt innerhalb von 5 Minuten nach Zahlungseingang. Ihr dedizierter GPU-Server bietet die Möglichkeit zum sofortigen Neuladen des Betriebssystems, sodass Sie schnell iterieren können, ohne erneut Support-Tickets öffnen zu müssen. Unsere Netzwerkrouten sind für permanente Workloads und hohen Datendurchsatz optimiert und gewährleisten so sofortige Produktivität.
Die A100 verfügt über 40 GB/80 GB HBM2-Speicher, 6912 CUDA-Kerne und eine Bandbreite von 1,6 TB/s mit Ampere-Architektur. Die H100 bietet 80 GB HBM3-Speicher, 8448 CUDA-Kerne und eine Bandbreite von 3 TB/s mit der Hopper-Architektur der nächsten Generation. Die H100 bietet eine siebenmal höhere HPC-Leistung und ein doppelt so schnelles KI-Training im Vergleich zur A100. Zu den fortschrittlichen Funktionen gehören die Transformer Engine, die MIG-Technologie der zweiten Generation und die Unterstützung für den Anschluss von bis zu 256 GPUs über das NVLink-Switch-System.
Unsere NVIDIA-GPU-Server unterstützen NVLink-Technologie für die Hochgeschwindigkeits-GPU-zu-GPU-Kommunikation. NVLink der 3. Generation auf dem A100 ermöglicht 10- bis 20-mal schnellere Übertragungen als PCIe, während der H100 ein fortschrittliches NVLink-Switch-System zum Anschluss von bis zu 256 GPUs unterstützt. Sowohl der A100 als auch der H100 verfügen über Multi-Instance-GPU-Technologie (MIG), die eine sichere Partitionierung in bis zu sieben isolierte Instanzen für maximale Ressourcennutzung und flexible Workload-Anpassung ermöglicht.