Card đồ họa H800 80g SXM

Là nhà cung cấp hàng đầu của Trung Quốc, Telefly cung cấp giá bán buôn, giảm giá mua hàng loạt và một pricelist tùy chỉnh cho các doanh nghiệp muốn mua GPU AI với mức giá cạnh tranh nhất. Với bảo hành nhiều năm, đảm bảo chất lượng được đảm bảo và hỗ trợ kỹ thuật chuyên gia, Telefly là đối tác đáng tin cậy của bạn cho các giải pháp điện toán AI.

Các tính năng chính của card đồ họa SXM Telefly H800 80g

Bộ nhớ tốc độ cao 80GB HBM2E cho AI & HPC

H800 80G SXM được trang bị bộ nhớ HBM2E băng thông cao 80GB, cho phép tốc độ truyền dữ liệu đặc biệt và đào tạo mô hình học tập sâu hiệu quả. Cho dù bạn đang làm việc trên các mô phỏng điều khiển AI, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hay nghiên cứu khoa học, GPU này cung cấp hiệu suất dẫn đầu ngành.

Tối ưu hóa cho đào tạo AI & học sâu

Được xây dựng với các lõi tenor mạnh mẽ, SXM Telefly H800 80G tăng tốc các khung học sâu như Tensorflow, Pytorch, Caffe và MxNet. Điều này cho phép các doanh nghiệp đào tạo các mô hình AI phức tạp nhanh hơn, biến nó thành một giải pháp lý tưởng cho việc học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nhận dạng hình ảnh và tổng hợp lời nói.

Hệ số biểu mẫu SXM cho hiệu suất tối đa

Không giống như GPU PCIE, H800 80G SXM được thiết kế cho các kiến ​​trúc máy chủ hiệu suất cao, mang lại hiệu quả công suất cao hơn, làm mát được tối ưu hóa và khả năng mở rộng đa GPU liền mạch. Giao diện SXM cung cấp tốc độ giao tiếp nhanh hơn, làm cho nó trở thành lựa chọn ưa thích cho các cụm AI và trung tâm dữ liệu quy mô lớn.

Khả năng mở rộng đa GPU cho các ứng dụng AI của doanh nghiệp

Card đồ họa H800 80G SXM được xây dựng để hỗ trợ các cấu hình đa GPU, cho phép các nhà nghiên cứu AI và doanh nghiệp mở rộng quy mô khối lượng công việc đào tạo AI của họ một cách hiệu quả. Cho dù bạn cần đào tạo các mạng thần kinh khổng lồ hoặc chạy suy luận AI thời gian thực, GPU hiệu suất cao này mang lại sức mạnh tính toán song song đặc biệt.

Điện toán AI tiết kiệm năng lượng để triển khai quy mô lớn

H800 80G SXM được thiết kế với hiệu quả năng lượng tối ưu hóa, đảm bảo mức tiêu thụ năng lượng thấp hơn trong khi cung cấp gia tốc AI tối đa. Điều này rất cần thiết cho các nhà cung cấp AI, các tổ chức khoa học và trung tâm dữ liệu doanh nghiệp đang tìm cách tối đa hóa hiệu quả tính toán trong khi giảm chi phí hoạt động.