Nvidia H200 SXM

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Prix public généralement constaté.

40000,00  HT

La H200 NVL est une carte graphique professionnelle de NVIDIA, lancée le 18 novembre 2024. Construite avec un procédé de fabrication en 5 nm et basée sur le processeur graphique GH100, cette carte ne prend pas en charge DirectX. Étant donné que la H200 NVL ne supporte ni DirectX 11 ni DirectX 12, elle pourrait ne pas être compatible avec les jeux les plus récents.

Le processeur graphique GH100 est une puce de grande taille avec une surface de 814 mm² et 80 milliards de transistors. Il dispose de 16 896 unités de calcul, 528 unités de texturing et 24 ROPs. La carte intègre également 528 cœurs tensoriels, qui améliorent les performances des applications de machine learning.

NVIDIA a associé 141 Go de mémoire HBM3e à la H200 NVL, connectée via une interface mémoire de 5120 bits. Le GPU fonctionne à une fréquence de base de 1365 MHz, avec un boost pouvant atteindre 1785 MHz. La mémoire tourne à 1313 MHz.

En tant que carte à double emplacement, la NVIDIA H200 NVL est alimentée par un connecteur EPS 8 broches, avec une consommation maximale évaluée à 600 W. Ce dispositif ne dispose d’aucune connectique d’affichage, car il n’est pas conçu pour être relié à des moniteurs. La H200 NVL se connecte au reste du système via une interface PCI-Express 5.0 x16. La carte mesure 267 mm de longueur, 111 mm de largeur et est équipée d’un système de refroidissement à double emplacement.

AttributValeur
Architecture GPUNvidia HOOPER
ConfigurationSXM
Mémoire GPU141
Type de mémoire GPUHBM3
Bande passante4.8 TB/s
FP64 Tensor Core67 TFLOPS
TF32 Tensor Core989 TFLOPS
BFLOAT16 Tensor Core1979 TFLOPS
FP16 Tensor Core1979 TFLOPS
FP8 Tensor Core3958 TFLOPS
INT8 Tensor Core3958 TFLOPS
Consommation Max700W

Intelligence Artificielle (IA) et Deep Learning

Les architectures comme NVIDIA Hopper™ avec ses Tensor Cores de 4ème génération ou les matrices AI de l’AMD Instinct™ sont fondamentales. Elles sont optimisées pour le calcul matriciel et la mémoire HBM à haute bande passante. Cela accélère massivement l’entraînement des modèles d’IA complexes, du traitement du langage naturel à la vision par ordinateur, rendant le développement d’IA à grande échelle viable.

HPC et Simulation Scientifique

Les GPU modernes avec leurs milliers de cœurs CUDA ou Stream Processors et leur mémoire HBM sont essentiels. Leur architecture de calcul parallèle permet de traiter simultanément des calculs flottants massifs pour la modélisation climatique, la dynamique moléculaire ou l’ingénierie. Cette puissance, combinée à des interconnexions comme NVLink™, réduit drastiquement les temps de simulation, propulsant la recherche scientifique.

Analyse de Données et Big Data

Les architectures GPU avec des unités de calcul parallèle massives et une mémoire à haute bande passante sont idéales. Elles accélèrent les opérations intensives en données comme le filtrage, l’agrégation, et les algorithmes d’apprentissage automatique non IA. Cela permet aux analystes de traiter des téraoctets d’informations en minutes plutôt qu’en heures, révélant des tendances cruciales pour la finance, la logistique et la recherche.

Réalité Virtuelle (VR) et Réalité Augmentée (AR)

La faible latence et la grande bande passante mémoire des GPU modernes sont vitales pour la RV/RA. Ils doivent générer deux images haute résolution à des fréquences très élevées (90+ Hz) pour une immersion fluide, évitant le motion sickness. Les cœurs Tensor/IA peuvent améliorer l’upscaling et la fovéation, tandis que les architectures parallèles gèrent les interactions complexes et le suivi de mouvement, offrant des expériences ultra-réalistes.

Création de Contenu Numérique et Rendu 3D

Les cœurs RT dédiés des NVIDIA RTX™ ou les capacités RDNA™ 3 sont cruciales pour le rendu 3D photoréaliste et le ray tracing. La grande quantité de VRAM (ex: 48Go) et la bande passante élevée permettent de gérer des scènes complexes. Les GPU accélèrent la création de contenu, la prévisualisation en temps réel et le montage vidéo 8K, optimisant considérablement les workflows des artistes et designers.

Jeu Vidéo

Les architectures modernes comme NVIDIA Ada Lovelace™ ou AMD RDNA™ 3, avec leurs cœurs RT dédiés et leurs Tensor Cores, sont cruciales. Elles accélèrent le ray tracing, simulant la lumière réaliste, et l’upscaling via DLSS/FSR pour des mondes virtuels ultra-réalistes. Leur capacité de calcul parallèle assure des fréquences d’images élevées, indispensables pour une expérience de jeu fluide et immersive.

Usages

IA générative Modélisation et rendus 3D Entraînement et inférence en IA Contenus vidéo et streaming Visualisation de données et simulation |

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