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NVIDIA、NVIDIA 標誌、RTX、RTX PRO、Blackwell、CUDA、NVLink、MGX、Omniverse、Spectrum-X、Quantum、BlueField、DGX 與 HGX 為 NVIDIA Corporation 在美國及其他國家的商標及/或註冊商標。AMD、AMD Arrow 標誌、EPYC、Instinct、Ryzen 與 Threadripper 為 Advanced Micro Devices, Inc. 的商標。Dell 與 PowerEdge 為 Dell Inc. 或其子公司的商標。Intel 與 Xeon 為 Intel Corporation 或其子公司的商標。AMAX、AceleMax 與 LiquidMax 為 AMAX Engineering Corporation 的商標。所有其他產品名稱、標誌與品牌均為其各自所有者之財產。我們使用它們僅為識別我們所描述、供應或支援的產品;使用這些名稱並不表示其所有者為我們背書。

Blackwell · 每節點 8 顆 GPU · 完整 FP64

HGX B200 AI 與 HPC 叢集

8 GPU 的 Blackwell 伺服器,無論訓練模型或執行雙精度科學運算都同樣得心應手,可組成一至 32 個節點的叢集。

商店中的 HGX B200 伺服器與我們一同規劃 AI 工廠
  1. AI 工廠
  2. HGX B200 AI 與 HPC 叢集

並非每座 AI 工廠都只為 AI 而生。大學、工程公司與研究機構往往需要同一個叢集,週一訓練語言模型,週二執行流體力學或分子模擬。HGX B200 正是能同時勝任兩者的 Blackwell 平台。

每台 8-GPU 伺服器配備 1.4 TB HBM3e,並保留 NVIDIA 完整的雙精度運算能力,每塊板卡額定 296 TFLOPS 的 FP64,同時提供與其 Blackwell Ultra 同系列產品相同的 72 PFLOPS FP8 AI 效能。對於混合 AI 與模擬的工作負載,這樣的平衡難以超越。

我們建置 B200 叢集,從單一節點到 32 節點的可擴展單元,並搭配研究運算團隊已熟悉的網路架構、儲存與排程器(Slurm、Kubernetes 或兩者並用)。

適用物件

  • 同時服務 AI 與模擬使用者的大學與高效能運算中心
  • 在 AI 之外同時執行 FP64 程式碼的工程、能源與生命科學公司
  • 訓練基礎模型或領域模型,且希望採用成熟、支援廣泛之平台的團隊
8
每台伺服器的 Blackwell GPU 數量
1.4 TB
每台伺服器的 HBM3e
296 TF
每台伺服器的 FP64
72 PF
每台伺服器的 FP8(稀疏)

它能為您做什麼

真正的雙精度

Blackwell Ultra 為了給 AI 騰出空間而削減了 FP64。B200 則保留了它,因此 CFD、有限元素、氣候與量子化學程式,可以在與 AI 訓練相同的節點上全速執行。

大規模訓練

每顆 GPU 達 1.8 TB/s 的第五代 NVLink,以及搭配第二代 Transformer Engine 的 FP8 訓練,讓大型模型的多節點訓練更有效率。

在各群組之間公平共用

Slurm 分區、Kubernetes 命名空間或 Run:ai 配額,讓多個研究團隊共用同一個叢集,並具備明確的優先順序與用量報表以供內部分攤計費。

每個機櫃功耗更低

參考機櫃中四個節點約 53.6 kW,略低於 Blackwell Ultra,這在較舊的機房中可能就是關鍵差別。

參考配置

典型的節點與叢集建置,依您的程式碼與使用者量身調整。

GPU8 × NVIDIA Blackwell SXM per server, 1.4 TB HBM3e in total
FP4 Tensor Core144 | 72 PFLOPS per server
FP8 / FP16 Tensor Core72 / 36 PFLOPS per server (sparse)
FP64296 TFLOPS per server
NVLinkFifth generation, 1.8 TB/s per GPU, 14.4 TB/s per server
網路Up to 400 Gb/s per GPU (0.8 TB/s per server) on InfiniBand or Spectrum-X
叢集規模1 to 32 nodes (up to 256 GPUs) per scalable unit, typically 4 nodes per rack
軟體Slurm and/or Kubernetes, Spack or EasyBuild software stacks, NVIDIA HPC SDK, NVIDIA AI Enterprise

數據為 NVIDIA 公布的平台規格。若 NVIDIA 列出兩個 Tensor Core 數值,第一個為採用稀疏性的數值,第二個為密集運算數值。確切的配置(CPU、記憶體、儲存、散熱、網路)將與您議定,並以書面報價確認。

下單前先進行設施檢查

B200 機櫃對您場地的需求。

機櫃電力Around 53.6 kW for four nodes (published reference figure)
冷卻High-density air with containment, or direct liquid cooling
儲存Parallel file system (for example Lustre, BeeGFS or a certified appliance) on its own network
網路Leaf and spine fabric with room for the full scalable unit

適合選擇的情況

  • 您的使用者除了 AI 效能外也需要 FP64
  • 您營運一個有多個團隊與排程器的共用研究服務
  • 您想要成熟的 Blackwell 平台,且有多家伺服器廠商可選

以下情況請另做考慮

  • 您的工作幾乎全是 LLM 推論與推理:HGX B300 提供更多記憶體與注意力運算效能
  • 您需要大於 8 顆 GPU 的單一 NVLink 域:請參考 GB200 或 GB300 NVL72

我們如何交付

從規模評估到日常營運,由單一負責的英國團隊全程負責

工作負載基準測試

我們會檢視您實際使用的程式碼與模型,並共同確定適合的節點、記憶體與網路架構。

機房勘查

已查核電力、冷卻、地板與光纖,若機房需要升級,則提供分階段計畫。

建置與驗證

機櫃層級燒機測試,以及記錄供驗收的 HPL、NCCL 與儲存效能基準測試。

排程器與使用者導入

Slurm 或 Kubernetes 依您的身分識別系統、分區、配額與使用者文件完成設定。

供貨、交期與出口管制

NVIDIA 資料中心 GPU 由 NVIDIA 與伺服器製造商配貨,交期以月而非週計算。完整、經測試的系統通常比零散零件更早取得配貨,因此我們以完整系統形式報價這些平台。出貨至英國境外,以及英國境內許多先進 GPU,須先依英國與美國出口規定進行最終使用者與最終用途審查,我們才能確認供貨。

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常見問題

應該購買 B200 還是 B300?

若雙精度模擬很重要,選 B200。若工作主要是 LLM 推論、推理與訓練,B300 每張 GPU 的記憶體更多,注意力運算效能也高出一倍。許多場域兩者混用。

能否加入我們現有的 HPC 叢集?

通常可以。我們能將 B200 節點整合到既有的 Slurm 叢集與檔案系統中,若您目前的網路較舊,則可搭配網路架構橋接。

是否提供學術或研究優惠價?

價格與任何方案支援皆以書面報價確認。詢價時,請告知我們專案內容與資金來源。

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