








(주)슈가큐브네트웍스는 데이터센터(IDC)에서 다수의 서버를 운영하는 서버 / 서버운영 전문기업입니다.
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Nvidia Tesla H100 80G SXM5
Description:
Graphics Processor: GH100
Cores : 16896
TMUs: 528
ROPs: 192
Memory Size: 80 GB
Memory Type: HBM3
Bus Width: 5120 bit
Graphics Processor
GPU Name : GH100
GPU Variant : GH100-890-A1
Architecture : Hopper
Foundry : TSMC
Process Size : 4 nm
Transistors : 80000 million
Density : 106.7 MTransistors/mm²
Die Size : 814 mm²
Chip Package : N/A
Graphics Card
Release Date : Q3 2022
Generation : Hopper
Predecessor : A100 SXM
Successor : N/A
Production : Active
Driver Support : N/A
Bus Interface : SXM5
Clock Speeds
Base Clock : N/A
Boost Clock : 1915 MHz
Memory Clock : 2790 MHz
Memory
Memory Size : 80 GB
Memory Type : HBM3
Memory Bus : 5120 bit
Bandwidth : 3350 GB/s
Render Config
Shading Units : 16896
TMUs : 528
ROPs : 192
SM Count : 132
Tensor Cores : 528
L1 Cache : N/A
L2 Cache : 50 MB
Theoretical Performance
Pixel Rate : 367.7 GPixel/s
Texture Rate : 1010 GTexel/s
FP16 (half) : 989 TFLOPS
FP32 (float) : 495 TFLOPS
FP64 (double) : 247 TFLOPS
Board Design
Slot Width : N/A
Length : N/A
Height : N/A
TDP : 700 W
Suggested PSU : N/A
Outputs : N/A
Power Connectors : N/A
Board Number : N/A
상품 소개 및 스펙 설명
엔비디아 테슬라 H100 80G는 방대한 양의 빅데이터를 처리하고 최첨단 인공지능 및 딥러닝 모델을 훈련시키는 데 특화된 GPU입니다. 엔비디아의 혁신적인 호퍼(Hopper) 아키텍처를 기반으로 설계되어 전례 없는 컴퓨팅 성능과 효율성을 제공합니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI 애플리케이션의 개발 및 배포에 필수적인 강력한 성능을 자랑합니다.
이 GPU는 80GB의 고대역폭 HBM3 메모리를 탑재하여 초당 3.35TB에 달하는 압도적인 메모리 대역폭을 제공합니다. 이는 복잡한 데이터셋을 빠르고 효율적으로 처리하여 딥러닝 모델의 훈련 시간을 획기적으로 단축시키는 데 기여합니다. GH100 GPU 칩은 800억 개의 트랜지스터를 집적한 4nm 공정으로 제작되었으며, 16,896개의 CUDA 코어와 528개의 4세대 텐서 코어를 내장하고 있습니다. 이를 통해 FP64(더블 정밀도)에서 최대 247 TFLOPS, FP32(단일 정밀도)에서 495 TFLOPS, FP16(하프 정밀도) 및 TF32에서 각각 989 TFLOPS, 495 TFLOPS의 경이로운 연산 성능을 발휘합니다. 특히 텐서 코어는 AI 학습 및 추론 작업을 가속화하여 복잡한 신경망 연산을 더욱 빠르게 수행하도록 설계되었습니다. 테슬라 H100은 서버 환경에 최적화된 SXM5 인터페이스를 사용하며, 최대 700W의 TDP를 가집니다. 이는 데이터센터 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서 요구되는 강력한 전력 효율성과 안정적인 작동을 보장합니다.
파트넘버
Tesla H100 80G
상태
신제품
제조사 출시 제품
수급
모두 ( 국내 / 해외 )
배송
무료 퀵서비스
(4시간 이내)
보증
3년
패키징
단품
문의
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