H100 64G PCIE Card

إذا كنت تبحث عن بطاقة رسومات عالية الأداء من الموردين الصينيين ، فإن Telefly تقدم أسعارًا بالجملة ، وشراء خيارات الخصم ، و pricelist شاملة ، وسنوات من الضمان ، وضمان حلول فعالة من حيث التكلفة وموثوقة للشركات والمؤسسات.

الميزات الرئيسية لبطاقة رسومات PCIE H100 64G

64 جيجا بايت HBM2E ذاكرة فائقة السرعة:

تم تجهيز بطاقة رسومات PCIE H100 64G 64G بذاكرة HBM2E 64 جيجابايت ، مما يتيح معالجة البيانات عالية السرعة وتدريب AI سلس. تتيح هذه الذاكرة عالية النطاق الترددي (HBM2E) للباحثين والمهندسين وعلماء البيانات التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة ، وتدريب نماذج التعلم العميق ، ومعالجة تحليلات البيانات في الوقت الفعلي بكفاءة استثنائية.

واجهة PCIE 5.0 لتحقيق أقصى عرض ترددي:

يدعم GPU H100 64G PCIE PCIE 5.0 ، الذي يضاعف عرض النطاق الترددي مقارنةً بـ PCIE 4.0 ، مما يضمن نقل البيانات بشكل أسرع ، وقلق أقل ، وتحسين أداء الاستدلال في الوقت الفعلي. سواء كنت تعمل على الحوسبة العلمية أو النمذجة المالية أو معالجة الشبكات العصبية ، فإن TELEFLY H100 64G PCIE يوفر سرعة رائدة في الصناعة.

AI-Tensor Cores & Cuda Cores:

تم تصميم بطاقة الرسومات هذه لتسريع AI ، وتتميز بتوترات الموتر من الجيل التالي و CUDA CORES ، مما يوفر أداءً أعلى للتدريب على التعلم العميق وأعباء عمل الاستدلال. إنه مثالي للتطبيقات التي تحركها الذكاء الاصطناعي مثل رؤية الكمبيوتر والتعرف على الكلام والقيادة المستقلة والروبوتات.

الأداء القابل للتطوير لمراكز البيانات:

سواء تم نشرها في بيئات الحوسبة السحابية أو مختبرات AI Enterprise أو مراكز معالجة البيانات الضخمة ، يتم تحسين PCIe H100 64G PCIE من أجل قابلية التوسع والموثوقية. يضمن تصميم التبريد الفعال ، واستهلاك الطاقة المنخفضة ، وآليات تصحيح الأخطاء المتقدمة التشغيل المستمر ، مما يجعله خيارًا ممتازًا للنشر على نطاق واسع.

معالجة الذكاء الاصطناعي الموفرة للطاقة:

نظرًا لأن نماذج التعلم الآلي ونماذج التعلم الآلي تعقيد بشكل متزايد ، فإن كفاءة الطاقة هي عامل حاسم. يقدم Telefly H100 64G PCIE أداءً استثنائياً لكل واط ، مما يقلل من التكاليف التشغيلية مع الحفاظ على كفاءة حسابي عالية. هذا يجعلها مثالية لمراكز البيانات الواعية للطاقة ومقدمي الخدمات السحابية.

دعم شامل للبرامج:

تدعم بطاقة رسومات PCIE H100 64G PCIE قيادة أطر العيوب وأطر التعلم العميق ، بما في ذلك TensorFlow و Pytorch و Caffe و Mxnet. إنه متوافق مع CUDA و OpenCL و DirectCompute ، مما يضمن تكاملًا سلسًا في سير العمل الحالي لعلماء البيانات والباحثين الذكاء الاصطناعي.