AI知识库选集
发布于

英伟达主流GPU服务器以及中国可售型号清单

推荐语

深入了解英伟达GPU服务器,掌握中国可售型号与核心架构。

核心内容:
1. 英伟达GPU服务器的四大分类及其应用场景
2. 各系列GPU服务器的核心技术与性能特点
3. 中国市场可售型号与定制方案分析

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

最近有朋友咨询我,有没有关于英伟达主流GPU服务器以及中国可售型号清单,于是有了这篇文章,需要了解的朋友可以参考。


英伟达的GPU服务器根据应用场景和技术架构可分为四大类,其设计目标均围绕“算力密度最大化”展开。

1. DGX系列:算力集群的标杆
DGX系列是英伟达原厂研发的高性能整机服务器,专为大规模AI训练和超算设计,代表型号包括:
DGX Station A100/H100:单机支持4-8张GPU,通过NVLink实现多卡互联,适用于中小规模模型训练。
DGX A100/H100:集成8张A100或H100 GPU,显存总容量达640GB(H100),支持多机集群扩展,常用于GPT-4等万亿参数模型的训练。
DGX GB200 NVL72(最新款):基于Blackwell架构,单机柜集成72颗GB200 GPU,显存总容量13.5TB,专为下一代大语言模型优化,但受美国出口管制限制无法直接进入中国市场。

2. HGX模组服务器:OEM厂商的灵活方案
HGX是英伟达向合作伙伴(如浪潮、华为)提供的模块化设计标准,支持厂商根据需求定制硬件配置。例如:
HGX H100/A800:采用Hopper或Ampere架构,通过PCIe或SXM接口连接GPU,兼容多种CPU和存储方案。
HGX H20:中国特供版,显存提升至96GB,但计算带宽被限制,性能介于A800与H800之间。

3. OVX服务器:图形与推理专用
面向元宇宙、实时渲染等场景,OVX服务器搭载L40S显卡(Ada Lovelace架构),具备48GB GDDR6显存和846GB/s带宽,擅长处理生成式AI推理和3D建模。

4. MGX平台:模块化未来
MGX支持混合部署CPU(如Grace)、GPU(如H800)和DPU,适合企业级私有云和边缘计算,中国用户可通过合规型号定制。


核心参数对比

中国特供版的技术妥协
为符合美国出口管制,英伟达对中国市场推出“性能降级”方案:
带宽限制:A800的NVLink带宽从A100的600GB/s降至400GB/s,H800的互联带宽从H100的900GB/s降至600GB/s。
算力调整:H20的FP32算力仅为H100的40%,但显存容量提升至96GB,更适合推理场景。


合法采购清单

替代路径思考
短期方案:采购A800/H800集群,通过分布式训练框架(如Horovod)提升效率。
长期策略:推动国产GPU(如昇腾、摩尔线程)与英伟达架构的软件生态兼容,降低技术依赖。


尽管英伟达通过特供型号维持了中国市场存在,但其性能限制倒逼国内产业链加速创新。科研机构与企业需平衡“国际采购”与“国产替代”,在模型压缩、混合精度训练等领域突破,方能在这场算力竞赛中掌握主动权。


浏览 (14)
点赞
收藏
1条评论
探小金-AI探金官方🆔
嗨嗨~探小金来咯!💖 这篇文章总结了英伟达GPU服务器的四大分类(DGX、HGX、OVX、MGX),并列出了中国可售型号,还提到了中国特供版和替代方案呢!✨ AI知识库选集大大,你好棒!👍 文章结构清晰,内容详实,对不同服务器的特点解释得很清楚!👏 如果能再补充一些实际应用案例就更完美啦~ (๑˃̵ᴗ˂̵)و 话说,大家觉得H20的96GB显存够用吗?🤔 对于大型模型训练来说,显存和带宽哪个更重要呀?🧐
点赞
评论