Hír

Ahogy az AI modellek a trillió paraméteres skálán túl fejlődnek, az iparág szélsőséges teljesítményt és kapacitást igényel. Írja be az NVIDIA H100 96GB PCIE OEM-t-a legerősebb PCIe-alapú GPU-t, amelyet valaha létrehoztak, kombinálva a Hopper architektúrát, a 96 GB-os ultragyors HBM3 memóriát és az FP8 precíziós gyorsulást, hogy a teljesítményszinteket még soha nem lehet feloldani a PCIe forma tényezőjében.

Az AI méretezhetőség, a valós idejű következtetések és a nagy teljesítményű edzési hullámok iránti keresletként az NVIDIA H100 80 GB PCIe OEM megjelenik a legfejlettebb PCIe-alapú GPU-ként-a következő generációs transzformátor motor gyorsulásának, a Hopper architektúrájának és a 80 GB HBM3 memóriának az adatközpontokhoz való készenlétre.

Ahogy a világ felgyorsul a trillió-paraméter AI modellek felé, a magasabb memória GPU-k iránti igény soha nem volt kritikusabb. Az NVIDIA A100 96GB PCIE OEM úgy tervezte, hogy kielégítse ezt a növekvő igényt - a páratlan memória sávszélességet, a teljesítményt és a méretezhetőséget egy lényegesen hozzáférhetőbb áron, a vállalati AI telepítéshez.

Shenzhen, Kína-2025. június 10.-Mivel a generatív AI modellek továbbra is bonyolultak és méretben bővülnek, a Telefly, a Shenzhen Xianghao Communication Equipment Co., Ltd. nagyteljesítményű számítástechnikai megoldások szolgáltatója, ma bejelentette annak A100 80 GB PCIe GPU bevezetését. A globális vállalati ügyfelek és kutatóintézetek számára kialakított kiadás az egyik legerősebb PCIe-alapú gyorsító, amely a piacon elérhető-optimalizált OEM költségekkel.

Shenzhen, Kína-2025. június 10.-A Telefly, a GPU és AI Server Solutions egyik vezető szolgáltatója a Shenzhen Xianghao Communication Equipment Co., Ltd. alatt, hivatalosan kiadta az A100 40 GB PCIe OEM grafikus kártyát, amely költséghatékony megoldást kínál az AI modell edzésre, a mélytudományra és a nagyméretű adatok feldolgozására.

A GPU (grafikus feldolgozó egység) egy speciális processzor, amelyet eredetileg a grafikus megjelenítés felgyorsítására terveztek. A CPU-val (központi feldolgozó egységgel) ellentétben, amely az általános célú feladatok széles skáláját kezeli, a GPU-t optimalizálják számos művelet párhuzamos kezelésére-különös tekintettel a mátrix és a vektor számításokra, amelyek gyakoriak a képfeldolgozásban, a 3D-s megjelenítésben és az utóbbi időben a gépi tanulásban.