H800 80G SXM CARTH CARD

بصفته موردًا رائدًا في الصين ، يوفر Telefly أسعارًا بالجملة ، وخصومات شراء بالجملة ، و Pricelist المخصصة للمؤسسات التي تتطلع إلى شراء وحدات معالجة الرسومات AI بأكثر الأسعار تنافسية. مع ضمان سنوات ، ضمان الجودة المضمون ، والدعم الفني الخبراء ، يعد Telefly شريكك الموثوق به لحلول الحوسبة الذكاء الاصطناعى.

الميزات الرئيسية لبطاقة رسومات Telefly H800 80G SXM

ذاكرة عالية السرعة 80 جيجابايت HBM2E ل AI و HPC

تم تجهيز H800 80G SXM بذاكرة HBM2E عالية النطاق الترددي 80 جيجابايت ، مما يتيح سرعات نقل البيانات الاستثنائية والتدريب الفعال على نموذج التعلم العميق. سواء كنت تعمل على عمليات المحاكاة التي تحركها الذكاء الاصطناعى أو نماذج اللغة الكبيرة (LLMS) أو البحث العلمي ، فإن وحدة معالجة الرسومات هذه تقدم أداءً رائدًا في الصناعة.

تم تحسينه لتدريب الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق

تم تصميم Telefly H800 80G 80G SXM ، الذي تم بناؤه مع توترات Tensor Tensor ، يسرع من أطر التعلم العميق مثل TensorFlow و Pytorch و Caffe و Mxnet. يمكّن ذلك الشركات من تدريب نماذج AI المعقدة بشكل أسرع ، مما يجعلها حلاً مثاليًا للتعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعرف على الصور وتوليف الكلام.

عامل شكل SXM لتحقيق أقصى أداء

على عكس وحدات معالجة الرسومات PCIE ، تم تصميم H800 80G SXM لهما بنيات خادم عالية الأداء ، مما يوفر كفاءة أعلى للطاقة ، والتبريد المحسّن ، وقابلية التوسع المتعددة GPU سلس. توفر واجهة SXM سرعات اتصال أسرع ، مما يجعلها الخيار المفضل لمجموعات AI ومراكز البيانات على نطاق واسع.

قابلية التوسع متعددة GPU لتطبيقات AI Enterprise

تم تصميم بطاقة رسومات H800 80G SXM لدعم التكوينات متعددة GPU ، مما يسمح للباحثين والمؤسسات من الذكاء الاصطناعى بتوسيع نطاق أعباء العمل التدريبية من الذكاء الاصطناعي بكفاءة. سواء كنت بحاجة إلى تدريب الشبكات العصبية الضخمة أو تشغيل الاستدلال في الوقت الفعلي ، فإن وحدة معالجة الرسومات عالية الأداء هذه توفر قوة حوسبة موازية استثنائية.

حوسبة الذكاء الاصطناعي الموفرة للطاقة للنشر على نطاق واسع

تم تصميم H800 80G SXM مع كفاءة الطاقة الأمثل ، مما يضمن انخفاض استهلاك الطاقة مع تقديم أقصى قدر من تسريع الذكاء الاصطناعي. هذا أمر ضروري لمقدمي الذكاء الاصطناعى السحابي والمؤسسات العلمية ومراكز بيانات المؤسسات التي تتطلع إلى زيادة كفاءة الحوسبة إلى الحد الأقصى مع تقليل التكاليف التشغيلية.