Сервер NVIDIA DGX B200

Сервер NVIDIA DGX B200 — это передовая платформа нового поколения, созданная для выполнения самых ресурсоёмких задач в сфере искусственного интеллекта, машинного и глубокого обучения. Разработанный компанией NVIDIA как флагман для высокопроизводительных вычислений, DGX B200 объединяет восемь графических ускорителей Blackwell B200 с суммарной видеопамятью 1,44 ТБ стандарта HBM3e и два процессора Intel Xeon Platinum 8570, каждый из которых содержит 56 ядер. Благодаря архитектуре NVLink пятого поколения, обеспечивающей межпроцессорную и межускорительную пропускную способность до 14,4 ТБ/с, сервер способен эффективно обрабатывать массивные объёмы данных и тренировать крупномасштабные нейронные сети с беспрецедентной скоростью и стабильностью.

Обладая пиковыми показателями производительности до 72 петафлопс при обучении и до 144 петафлопс при инференсе, сервер NVIDIA DGX B200 устанавливает новый стандарт в индустрии AI-инфраструктур. Это решение позволяет значительно сократить время подготовки и внедрения моделей глубокого обучения, включая языковые модели нового поколения (LLM), рекомендательные системы, компьютерное зрение, биоинформатику и вычислительную медицину. Возможности DGX B200 превосходят требования типичных дата-нагруженных сред, делая его идеальным выбором для крупных исследовательских институтов, фармацевтических компаний, финансовых организаций и облачных провайдеров, стремящихся развёртывать инфраструктуру для генеративного ИИ и обучения нейросетей с сотнями миллиардов параметров.

Сервер укомплектован двумя высокопроизводительными процессорами Intel Xeon Platinum 8570, поддерживающими многопоточную обработку данных и тактовые частоты до 4,0 ГГц. Объём оперативной памяти DDR5 составляет 2 ТБ, с возможностью увеличения до 4 ТБ, что позволяет эффективно работать с большими моделями, не прибегая к внешнему распределённому кешированию. Для хранения данных используется 30 ТБ NVMe SSD, что обеспечивает молниеносный доступ к тренировочным датасетам и модельным параметрам без задержек. Хранилище оптимизировано под постоянные операции чтения-записи, что особенно важно при запуске повторяющихся итераций обучения и валидирования.

Высокоскоростная инфраструктура и применение в ключевых отраслях

DGX B200 предлагает широкий спектр коммуникационных интерфейсов: четыре OSFP-порта, обеспечивающих восемь соединений с помощью NVIDIA ConnectX-7 VPI, два порта QSFP112 с поддержкой до 400 Гбит/с, встроенный 10-гигабитный сетевой адаптер и выделенный 100-гигабитный Ethernet-интерфейс. Такая конфигурация гарантирует высочайшую пропускную способность для работы в масштабируемых кластерах и при подключении к централизованным хранилищам данных. DGX B200 интегрируется в существующие инфраструктуры с минимальными задержками, обеспечивая полную поддержку технологий управления и оркестрации, включая поддержку Redfish, BMC, IPMI и решений на базе Kubernetes и NVIDIA AI Enterprise.

Благодаря своей универсальности, сервер NVIDIA DGX B200 применяется в таких сферах, как:

• разработка и обучение крупномасштабных трансформеров и LLM-моделей;
• обработка, анализ и визуализация больших данных в реальном времени;
• научные расчёты в области медицины, физики и геномики;
• алгоритмическая торговля и финансовое моделирование;
• внедрение корпоративных решений на базе генеративного ИИ;
• исследования и опытные проекты в рамках центров суперкомпьютерной обработки данных.

Сервер NVIDIA DGX B200 — это не просто вычислительное устройство, а комплексная экосистема, спроектированная с учётом требований будущего. Его архитектура позволяет масштабировать проекты в горизонтальном и вертикальном направлениях, обеспечивая устойчивость, надёжность и соответствие высочайшим стандартам корпоративной безопасности. Благодаря сочетанию производительности, энергоэффективности и гибкости, DGX B200 становится стратегическим активом для организаций, стремящихся внедрить новейшие технологии искусственного интеллекта и добиться лидерства в своей отрасли.

Сферы применения сервера NVIDIA DGX B200

• Обучение и инференс крупных моделей искусственного интеллекта (AI/ML), включая большие языковые модели (LLM)
• Высокопроизводительные вычисления (HPC) для научных, инженерных и климатических симуляций
• Обработка и анализ больших данных (Big Data) в реальном времени
• Масштабное глубокое обучение с моделью-параллелизмом на десятках GPU
• Разработка и оптимизация NLP, рекомендательных систем и AI reasoning
• Интеграция в суперкомпьютерные кластеры и корпоративные AI-фабрики
• Использование энергоэффективной жидкостной системы охлаждения для плотных AI-вычислений