Оборудование NVIDIA представляет собой высокопроизводительные платформы для обработки данных, построенные с учётом современных требований к вычислительным системам в области искусственного интеллекта, научных вычислений, промышленной автоматизации и корпоративной аналитики. Используемые архитектуры — Hopper, Grace Hopper, Blackwell — обеспечивают высокую плотность вычислений, энергоэффективность и масштабируемость.
Оборудование NVIDIA ориентировано на комплексную поддержку задач обучения и инференса нейросетей, включая большие языковые модели, генеративные ИИ-системы, компьютерное зрение, обработку естественного языка, моделирование и виртуализацию процессов.
Ключевые особенности платформ:
- Поддержка архитектур Hopper, Grace, Blackwell и Orin
- Использование графических процессоров с интерфейсом NVLink/NVSwitch для ускоренного взаимодействия между GPU
- Поддержка памяти HBM3 или HBM3e с высокой пропускной способностью
- Возможность построения масштабируемых кластеров, объединённых в единый вычислительный узел
- Совместимость с NVIDIA AI Enterprise, CUDA, Triton Inference Server, TensorRT, RAPIDS и другими библиотеками
Применение оборудования NVIDIA:
- Обучение и инференс моделей машинного обучения и ИИ
- Моделирование и симуляция процессов в научных и инженерных задачах
- Автоматизация промышленных процессов и робототехнические комплексы
- Построение цифровых двойников объектов и технологических цепочек
- Обработка больших массивов данных и высоконагруженные аналитические вычисления
- Графический рендеринг, 3D-моделирование, симуляция физики и визуализация
Краткий обзор основных линеек оборудования:
- HGX — серверные платформы для центров обработки данных, используемые при построении масштабируемой инфраструктуры ИИ. Предназначены для интеграции в стоечные решения и применения в дата-центрах.
- DGX — готовые решения NVIDIA для ИИ-вычислений. Представляют собой предварительно сконфигурированные системы с максимальной производительностью для обучения больших моделей. Используются в лабораториях, ИИ-центрах и корпоративной аналитике.
- IGX Orin — платформа промышленного уровня для встраиваемых ИИ-решений. Применяется в медицине, автоматизации, транспортных системах и системах мониторинга.
- GH200 / GB200 / GB300 — суперчипы, объединяющие CPU и GPU в единый вычислительный модуль с когерентной памятью. Используются в составе крупномасштабных систем для работы с LLM, цифровыми двойниками и облачными платформами.
- RTX Workstation — профессиональные графические процессоры для рабочих станций. Предназначены для специалистов в области дизайна, графики, 3D, CAD и визуализации. Обеспечивают ускоренную работу с профессиональными приложениями и ИИ-инструментами.
- GeForce RTX для ноутбуков — мобильные GPU, ориентированные на высокопроизводительные задачи: игры, моделирование, рендеринг, ИИ-приложения на пользовательском уровне.
Преимущества использования оборудования NVIDIA:
- Максимальная производительность для задач искусственного интеллекта и машинного обучения
- Оптимизация инфраструктуры для работы с моделями нового поколения (в том числе многотриллионными параметрами)
- Высокая масштабируемость от одного узла до ИИ-кластера
- Совместимость с ведущими фреймворками и программным обеспечением
- Поддержка корпоративных решений и инфраструктур (в том числе через NVIDIA AI Enterprise)
- Перспективность при построении дата-центров и периферийных ИИ-вычислений
Технические характеристики NVIDIA DGX GB200:
Component |
Specification |
Superchips per Rack |
36 NVIDIA GB200 Grace Blackwell Superchips |
CPU |
36 NVIDIA Grace CPUs |
GPU |
72 NVIDIA Blackwell GPUs |
GPU Memory |
Up to 13.4 TB HBM3e |
GPU Memory Bandwidth |
576 TB/s |
CPU Memory |
Up to 17 TB LPDDR5X |
CPU Memory Bandwidth |
18.4 TB/s |
GPU-to-GPU Interconnect |
Fifth-generation NVLink, 1.8 TB/s per GPU |
Total NVLink Bandwidth |
130 TB/s |
Performance (FP8) |
Up to 720 PFLOPS |
Performance (FP4) |
Up to 1,440 PFLOPS |
Networking |
NVIDIA Quantum InfiniBand, up to 800 Gb/s per port |
Cooling |
Liquid-cooled rack-scale system |
Management |
Intelligent control plane with predictive analytics |
Scalability |
Connect multiple racks to scale to hundreds of thousands of GB200 Superchips |