Видеокарта NVIDIA H100 NVL 94GB PCIe HBM3

NVIDIA H100 NVL 94GB — это специализированный графический ускоритель на архитектуре NVIDIA Hopper, ориентированный на инференс больших языковых моделей (LLM), обучение нейросетей, высокопроизводительные вычисления (HPC) и крупномасштабные AI‑сервисы в дата-центрах. В официальном Product Brief NVIDIA H100 NVL GPU указывается, что карта представляет собой двухслотовый ускоритель формата PCI Express Gen5 с пассивным охлаждением, использующий 94 ГБ памяти HBM3 и обеспечивающий пиковую пропускную способность памяти порядка 3,94 ТБ/с. Решение H100 NVL специально позиционируется как GPU для масштабных задач генеративного ИИ и LLM‑инференса, предлагая по сравнению с предыдущим поколением (A100) до ~12‑кратного ускорения инференса GPT‑3‑класса на уровне дата‑центра благодаря архитектуре Hopper и Transformer Engine. В спецификациях партнёров указывается, что H100 NVL реализован в виде PCIe dual‑slot карты с пассивным радиатором, требующей сквозного воздушного потока и обеспечивающей TDP до 400 Вт на ускоритель.

Особенность NVIDIA H100 NVL 94GB — акцент на сценариях инференса и масштабируемости: в официальных материалах и описаниях партнёров подчёркивается поддержка до 7 мультиэкземпляров GPU (MIG) по 12 ГБ каждый на один ускоритель, а также возможность построения систем с 1–8 H100 NVL на узел в рамках NVIDIA‑сертифицированных систем. Карта использует память HBM3 c интерфейсом до 6 016 бит и тактовой частотой 2 619 MHz, что даёт пиковую пропускную способность 3,938–3,98 ТБ/с для одного GPU. В международных спецификациях указывается, что H100 NVL имеет 14 592 CUDA‑ядра, 456 тензорных ядер четвёртого поколения и достигает до 3 958 TFLOPS FP8 Tensor Core и 3 958 TOPS INT8 Tensor Core (или до 7 916 TFLOPS/ТОPS в двухкарточной паре в NVL‑конфигурации). Это делает H100 NVL 94GB одним из наиболее мощных решений для задач инференса LLM и высокоплотных AI‑нагрузок в PCIe‑форм‑факторе.

Архитектура и ключевые характеристики

Архитектура NVIDIA H100 NVL 94GB основана на архитектуре NVIDIA Hopper, ориентированной на ускорение трансформерных моделей и задач глубокого обучения с использованием тензорных ядер четвёртого поколения и Transformer Engine. В японском даташите NVIDIA H100 NVL 94GB прямо указано: память HBM3 объёмом 94 GB, пропускная способность 3,98 TB/s, ширина шины 5 120 bit (в варианте данной OEM‑платы), интерфейс PCI Express 5.0 x16, 14 592 CUDA‑ядра и 456 тензорных ядер четвёртого поколения. Эти тензорные ядра поддерживают форматы FP64, FP32, TF32, FP16, BF16, INT8, INT4 и FP8, что даёт возможность гибко балансировать между точностью и производительностью в зависимости от задачи.

Память NVIDIA H100 NVL 94GB реализована на базе HBM3. В NVIDIA H100 NVL GPU Product Brief приводятся параметры: memory clock 2 619 MHz, memory type HBM3, memory size 94 GB, memory bus width 6 016 bits и peak memory bandwidth 3 938 GB/s. В японском даташите дополнительно указан параметр «メモリ帯域幅 3.98 TB/s, メモリI/F 5120 bit», что означает пропускную способность 3,98 ТБ/с и интерфейс памяти 5 120 bit для конкретной платной реализации. Различия в числовых значениях отражают разные варианты NVL‑конфигураций, но все они используют HBM3 с пропускной способностью порядка 3,9–4,0 ТБ/с. Такая подсистема памяти позволяет эффективно обрабатывать большие LLM‑модели и массивы данных без «бутылочного горлышка» по памяти.

С точки зрения вычислительной производительности, объединённые спецификации партнёров для H100 NVL приводят следующие показатели: FP64 Tensor Core — 67 TFLOPS, TF32 Tensor Core — 989 TFLOPS, FP16 Tensor Core — 1 979 TFLOPS, FP8 Tensor Core — 3 958 TFLOPS и INT8 Tensor Core — 3 958 TOPS на один ускоритель. В ряде материалов (например, PrimeLine и Tixonic) также указывается конфигурация с «FP8 Tensor Core 7 916 teraFLOPS, INT8 Tensor Core 7 916 TOPS, GPU memory 188 GB HBM3, GPU memory bandwidth 7,8 TB/s» для пары H100 NVL на одной плате или в NVL‑связке 2× GPU. Таким образом, один H100 NVL 94GB обеспечивает до 3 958 TFLOPS FP8 и 3 958 TOPS INT8, а пара, объединённая NVLink, — удвоенные значения.

Форм‑фактор NVIDIA H100 NVL 94GB описан как PCIe dual‑slot air‑cooled. В даташите Exalit отмечается: «dual-slot 10.5 inch PCI Express Gen5 card based on NVIDIA Hopper, passive heatsink, operates up to 400 W TDP». В Tixonic для варианта «NVIDIA H100 GPU HBM3 PCI-E 94GB 350W» указано, что H100 NVL GPU имеет память 94GB HBM3, пропускную способность 7,8TB/s (для двухчиповой конфигурации NVL), FP64 до 68 TFLOPS, FP8 Tensor Core до 7 916 teraFLOPS (в NVL‑связке), 14 NVDEC и 14 JPEG декодеров, TDP 350–400W (конфигурируемый) и до 14 MIG по 12 GB каждый. Exalit подтверждает: TDP 400W, до 7 MIG @ 12GB на один GPU, NVLink межу парами H100 NVL и форм‑фактор PCIe dual‑slot с пассивным охлаждением. Это подчёркивает ориентацию на серверные шасси с мощной системой вентиляции.

С программной точки зрения H100 NVL 94GB поддерживает стандартный набор API и технологий NVIDIA для дата‑центров: CUDA, DirectCompute, OpenCL, OpenACC (в японском даташите перечислены «対応Compute API: CUDA / DirectCompute / OpenCL / OpenACC»), а также проходит сертификации WHQL, RoHS, REACH, CE, FCC и другие, что отражено в списке стандартов «認証規格». Это обеспечивает совместимость ускорителя с основными программными стеками для ИИ и HPC, а также интеграцию в корпоративные среды с жёсткими требованиями к сертификации.

Сценарии применения

NVIDIA H100 NVL 94GB спроектирован для задач, где требуются максимальная производительность на инференсе, большой объём видеопамяти и высокая пропускная способность памяти — прежде всего для генеративного ИИ и больших языковых моделей, но также и для обучения и классических HPC‑нагрузок. Архитектура Hopper, тензорные ядра четвёртого поколения, FP8 и HBM3 делают эту карту центральным элементом инфраструктуры LLM‑и AI‑кластеров.

• Идеально подходит для обучения нейросетей (Deep Learning), включая крупные трансформерные и мультимодальные модели: 94 GB HBM3, пропускная способность до ~3,9–4,0 TB/s и до 3 958 TFLOPS FP8 на GPU позволяют обучать модели большого масштаба с крупными батчами и длинным контекстом, используя преимущества Transformer Engine и тензорных ядер четвёртого поколения.
• Подходит для инференса LLM‑моделей (GPT‑3‑класса и выше) и других генеративных AI‑сервисов: официальные материалы отмечают до 12× ускорение инференса GPT‑3 по сравнению с A100 на уровне дата‑центра, а поддержка FP8/INT8 и MIG позволяет масштабировать количество одновременных сессий при низких задержках и высокой пропускной способности.
• Может использоваться для высокопроизводительных вычислений (HPC) прикладного и научного уровня: FP64/FP64 Tensor‑производительность, DPX‑инструкции, большая пропускная способность памяти и поддержка CUDA/OpenACC делают H100 NVL эффективным ускорителем для задач моделирования, биоинформатики, оптимизационных задач, финансовых расчётов и других compute‑интенсивных сценариев.
• Оптимален для высокоплотных AI‑кластеров и дата‑центров, где на одном узле размещают до 8 GPU H100 NVL, объединённых NVLink и высокоскоростными сетями, для построения фабрик LLM и генеративного ИИ, обслуживающих тысячи одновременных запросов.
• Подходит для мультимедийных и стриминговых сценариев, где требуются аппаратные декодеры: наличие до 14 NVDEC и 14 JPEG‑декодеров позволяет обрабатывать большое количество видеопотоков и изображений при подготовке данных и в задачах мультимодальных моделей.

Совместимость

NVIDIA H100 NVL 94GB спроектирован специально для интеграции в серверные платформы и NVIDIA‑сертифицированные системы, поддерживающие PCI Express Gen5, двухслотовые пассивно охлаждаемые ускорители и мощные подсистемы питания и охлаждения. В даташитах и описаниях партнёров подчёркивается, что H100 NVL предназначен для работы в составе систем с 1–8 GPU и требует корректной организации воздушного потока, чтобы работать в пределах TDP до 400W.

• Ускоритель протестирован на совместимость с серверными платформами: Dell PowerEdge — модели, входящие в перечень NVIDIA‑сертифицированных систем с поддержкой H100/H100 NVL и PCIe Gen5, включая конфигурации с 2–4 парами H100 NVL для задач LLM и генеративного ИИ.
• Проверена работа с серверами и системами HPE: в линейке HPE ProLiant и HPE Cray указываются опции NVIDIA H100 80GB PCIe и производные решения H100‑серии для AI и HPC, при этом H100 NVL 94GB интегрируется в те же архитектурные платформы с поддержкой PCIe Gen5, высоких TDP и соответствующей инфраструктуры питания и охлаждения.
• Ускоритель протестирован на совместимость с серверными платформами Supermicro: в предложениях GPU‑серверов Supermicro H100 Nvidia и партнёрских конфигурациях для AI‑кластеров указываются системы с поддержкой H100‑серии, включая PCIe‑варианты, рассчитанные на использование H100 NVL 94GB и конфигураций 1–8 GPU на узел.

При проектировании систем с NVIDIA H100 NVL 94GB необходимо учитывать требования к электропитанию (TDP до 400 W на GPU, а в NVL‑связке — до 2× 350–400 W), к блокам питания и системе охлаждения, особенно в многокарточных конфигурациях. Документация NVIDIA и партнёров (Exalit, PrimeLine, Valdi и др.) предоставляет детальные рекомендации по размещению карт, ограничениям по количеству GPU на узел, минимальным требованиям к воздушному потоку и выбору серверных платформ, входящих в программу NVIDIA‑сертифицированных систем.

Инфраструктура и программная поддержка

NVIDIA H100 NVL 94GB интегрируется в программную экосистему NVIDIA для дата‑центров, включая CUDA, cuDNN, TensorRT, NCCL, Magnum IO и платформу NVIDIA AI Enterprise, которая доступна как опция для партнёрских систем с H100 NVL. Поддержка Multi‑Instance GPU (до 7 MIG по 12 GB на один ускоритель или до 14 MIG в NVL‑конфигурациях), а также широкий набор форматов (FP64, FP32, TF32, FP16, BF16, INT8, FP8) позволяет эффективно разделять ресурсы GPU между множеством рабочих нагрузок, арендаторов и сервисов.

Аппаратная поддержка конфиденциальных вычислений, многочисленных декодеров NVDEC/JPEG, богатый набор сертификатов и ориентация на NVIDIA‑сертифицированные серверные платформы Dell, HPE, Supermicro и других OEM‑партнёров делают NVIDIA H100 NVL 94GB ключевым ускорителем для построения современных кластеров генеративного ИИ, LLM‑платформ, HPC‑комплексов и дата‑центров, где критичны как производительность и масштабируемость, так и соответствие корпоративным требованиям к надёжности и безопасности.