H800 80G PCIe grafikus kártya

Megbízható kínai beszállítójaként a Telefly nagykereskedelmi árakat, ömlesztett vásárlási kedvezményeket és testreszabott prikelistát kínál az AI GPU -k vásárlására törekvő vállalkozások számára a legjobb áron. Éves garanciánk garantálja a megbízhatóságot, és a Telefly megbízható partnerré teszi a nagy teljesítményű AI számítástechnikai megoldásokba befektetett vállalkozások számára.

A Telefly H800 80G PCIe grafikus kártya legfontosabb jellemzői

Masszív 80 GB -os HBM2E memória az AI & HPC -hez

A H800 80G PCIe grafikus kártya 80 GB-os nagy sávszélességű HBM2E memóriával van felszerelve, kivételes sebességet és adatátviteli sebességet biztosítva. Ez ideálissá teszi a mély tanulási modell edzéshez, a nagyszabású AI alkalmazásokhoz, a nagy adatelemzéshez és a tudományos szimulációkhoz.

Optimalizálva az AI képzéshez és a mély tanuláshoz

A következő generációs tensor magokkal épített H800 80G PCIe-t kifejezetten az AI modell edzés és a mély tanulási munkaterhelés felgyorsítására tervezték. Támogatja az élvonalbeli AI-kereteket, mint például a Tensorflow, a Pytorch és a Caffe, ezáltal erőteljes GPU-megoldást jelent az AI kutatók és fejlesztők számára.

PCIe interfész a maximális kompatibilitás érdekében

A szabadalmaztatott rendszereket igénylő SXM GPU -kkal ellentétben a H800 80G PCIe -t PCIe -slotokhoz tervezték, biztosítva a széles körű kompatibilitást a szokásos AI munkaállomásokkal, az adatközpont -kiszolgálókkal és a HPC klaszterekkel. Ez lehetővé teszi a zökkenőmentes integrációt a meglévő infrastruktúrákba.

Több GPU méretezhetőség nagyszabású AI alkalmazásokhoz

A Telefly H800 80G PCIe grafikus kártya támogatja a multi-GPU konfigurációkat, lehetővé téve az elosztott mély tanulási képzést, a nagyteljesítményű párhuzamos számítástechnikát és a fejlett AI modell következtetéseit. A vállalkozások méretezhetnek, ha több GPU -t csatlakoztatnak a páratlan számítástechnikai teljesítményhez.

Energiahatékony AI számítás

A nagy hatékonyság érdekében tervezett H800 80G PCIE optimalizálja az energiafogyasztást, miközben maximális AI gyorsulást hajt végre. Ez biztosítja a Cloud AI szolgáltatók, a tudományos kutatóintézetek és a HPC vállalkozások alacsonyabb működési költségeit.