Платформа NVIDIA SXM HGX H100

NVIDIA SXM HGX H100 4-GPU (80GB) Liquid cooling, Passive SXM 4 GPU Onboard 5th Gen Intel® Xeon®/4th Gen Intel® Xeon® Scalable processors 2 NVIDIA-Qualified

NVIDIA SXM HGX H100 — это серверная платформа на базе GPU NVIDIA H100 (архитектура Hopper), предназначенная для обучения и инференса крупных моделей искусственного интеллекта, работы с LLM, а также высокопроизводительных вычислений в современных дата‑центрах. Узлы HGX H100 выпускаются в вариантах с 4 или 8 GPU H100 SXM5, объединёнными высокоскоростными межсоединениями NVIDIA NVLink и NVSwitch четвёртого поколения, что обеспечивает очень высокую межграфическую пропускную способность и почти линейное масштабирование при распределённом обучении. В типичной конфигурации 8× H100 суммарный объём памяти HBM2e достигает 640 ГБ, а агрегированная пропускная способность памяти узла — порядка 27 ТБ/с, что критично для работы с генеративными моделями масштаба десятков и сотен миллиардов параметров. Платформа HGX H100 является референсной для OEM‑производителей и служит основой для серверов Dell, HPE, Supermicro и других брендов, ориентированных на задачи генеративного ИИ, мульти‑GPU инференса, анализа больших данных и HPC‑нагрузок. Конструкция узла рассчитана на эксплуатацию в стойковых системах высокой плотности с воздушным или жидкостным охлаждением и учитывает требования по энергопотреблению и устойчивости в круглосуточных рабочих режимах.

Архитектура и ключевые характеристики

В основе платформы NVIDIA SXM HGX H100 лежат GPU NVIDIA H100 Tensor Core с архитектурой Hopper, которая объединяет тензорные ядра нового поколения, оптимизированные CUDA‑ядра и поддержку расширенных форматов чисел для задач искусственного интеллекта и HPC. В составе узла HGX H100 может использоваться 4 или 8 ускорителей H100 SXM5, что даёт суммарную вычислительную мощность в сотни TFLOPS в FP16/TF32 и PFLOPS‑уровень в тензорных режимах с использованием форматов FP8 и других режимов смешанной точности. Такая конфигурация позволяет эффективно обучать и обслуживать крупные модели глубокого обучения, включая трансформерные архитектуры и LLM‑модели.

Подсистема памяти узла HGX H100 представлена высокоскоростной HBM2e, установленной на каждом GPU H100, с объёмом до 80 ГБ на ускоритель. В конфигурации 8× H100 суммарный объём HBM‑памяти достигает 640 ГБ, а общая пропускная способность памяти узла — до 27 ТБ/с, что обеспечивает возможность работы с крупными моделями и большими батчами данных без постоянных обращений к внешним системам хранения. Межграфическое взаимодействие реализуется через NVLink и NVSwitch четвёртого поколения, обеспечивая точка‑к‑точке и всепортовое подключение GPU с совокупной полосой пропускания на уровне терабайт в секунду, что минимизирует задержки и повышает эффективность распределённого обучения и инференса.

Платформа HGX H100 проектируется как модульный узел для интеграции в серверы форм‑фактора 4U и аналогичные шасси высокой плотности. Конструктив предусматривает размещение GPU H100 SXM5 на общей плате‑носителе с интегрированными NVSwitch, системой питания и разводкой высокоскоростных линий, а также интерфейсами подключения к CPU и сетевым адаптерам. Это позволяет OEM‑производителям строить серверы с поддержкой 4 или 8 GPU, optimized для задач ИИ и HPC, с возможностью применения воздушного или жидкостного охлаждения и соответствующей инфраструктурой питания.

Сценарии применения

Характеристики NVIDIA SXM HGX H100 определяют её как базовую платформу для крупномасштабных AI‑кластеров и систем высокопроизводительных вычислений.

• Идеально подходит для обучения нейросетей (Deep Learning) крупного масштаба, включая трансформеры, LLM‑модели и другие архитектуры, требующие большого объёма HBM‑памяти, высокой пропускной способности и быстрого обмена между GPU.
• Оптимизирована для инференса LLM моделей и генеративных AI‑сервисов, включая чат‑боты, системы генерации текста, кода и мультимодальные модели, где важны низкая задержка, высокая пропускная способность по запросам и эффективное масштабирование на множество GPU.
• Предназначена для высокопроизводительных вычислений (HPC): численное моделирование, методы Монте‑Карло, климатические и геофизические модели, вычислительная гидродинамика и структурный анализ, где требуется высокая производительность в FP64 и смешанных режимах.
• Подходит для построения кластеров генеративного ИИ и RAG‑систем, где необходимо тесное взаимодействие вычислительных ресурсов с высокопроизводительными хранилищами и сетями для работы с большими корпусами данных.
• Используется в облачных и корпоративных платформах как основа для предоставления GPU‑ресурсов в виде сервиса (GPU as a Service), обеспечения multi‑tenant‑сред и виртуализированных рабочих нагрузок.

Совместимость

Платформа NVIDIA SXM HGX H100 выступает в роли референсного модуля, на основе которого ведущие производители серверов строят готовые решения для ИИ и HPC, соответствующие требованиям NVIDIA‑Certified Systems. Ускоритель протестирован на совместимость с широким спектром серверных платформ, где обеспечиваются необходимые параметры по питанию, охлаждению и размещению узлов HGX H100 в стойках дата‑центров.

• Dell PowerEdge GPU‑серверы, для которых доступны конфигурации на базе HGX H100 4‑GPU и 8‑GPU узлов, предназначенные для задач обучения LLM, инференса и HPC‑нагрузок.
• HPE ProLiant и специализированные GPU‑серверы HPE Apollo, поддерживающие установку узлов HGX H100 и рассчитанные на высокоплотные конфигурации для ИИ и научных вычислений.
• Supermicro серверные системы, включающие платформы с HGX H100 4‑ и 8‑GPU и поддержкой воздушного или жидкостного охлаждения, используемые для построения кластеров ИИ и HPC.

Совместимость платформы SXM HGX H100 с конкретными конфигурациями серверов и кластеров фиксируется в документации NVIDIA‑Certified Systems и в технических описаниях OEM‑производителей. При проектировании инфраструктуры учитываются требования к электропитанию, схемам охлаждения, доступности высокоскоростных сетевых интерфейсов и интеграции с существующими системами хранения данных, что позволяет создавать масштабируемые и отказоустойчивые решения на базе HGX H100.

Энергоэффективность и программная экосистема

NVIDIA SXM HGX H100 разработана с учётом требований к энергоэффективности и устойчивому развитию, позволяя достигать высокой производительности ИИ и HPC‑нагрузок при оптимальном энергопотреблении на один узел и на кластер в целом. Использование архитектуры Hopper, современных технологических процессов производства GPU и продуманных схем питания и охлаждения в серверных платформах позволяет операторам дата‑центров снижать совокупную стоимость владения при росте вычислительной плотности. Платформа поддерживает инструменты мониторинга и управления питанием, позволяющие детально контролировать энергопотребление, тепловые характеристики и загрузку ресурсов GPU в реальном времени.

HGX H100 полностью интегрируется в программную экосистему NVIDIA для дата‑центров: CUDA, библиотеки CUDA‑X для глубокого обучения, машинного обучения, анализа данных и научных вычислений, а также стеки для оркестрации, виртуализации и мониторинга. Поддержка популярных фреймворков (TensorFlow, PyTorch и др.) реализуется через оптимизированные контейнеры и образы, что упрощает развёртывание и сопровождение приложений ИИ и HPC на кластерах HGX H100. В совокупности это делает NVIDIA SXM HGX H100 фундаментальной платформой для построения современных инфраструктур генеративного ИИ, LLM‑сервисов и высокопроизводительных вычислительных комплексов в корпоративных и облачных средах.