H800 80g SXM grafikkort

Som en ledande Kina -leverantör tillhandahåller Telefly grossistpriser, rabatter på bulkköp och en anpassad prislista för företag som vill köpa AI GPU till de mest konkurrenskraftiga priserna. Med ett års garanti, garanterad kvalitetssäkring och expertteknisk support är Telefly din betrodda partner för AI Computing Solutions.

Viktiga funktioner i Telefly H800 80g SXM -grafikkort

80 GB HBM2E höghastighetsminne för AI & HPC

H800 80G SXM är utrustad med 80 GB High-Bandwidth HBM2E-minne, vilket möjliggör exceptionella dataöverföringshastigheter och effektiv utbildning för djup inlärningsmodell. Oavsett om du arbetar med AI-driven simuleringar, stora språkmodeller (LLM) eller vetenskaplig forskning, levererar denna GPU branschledande prestanda.

Optimerad för AI -träning och djup inlärning

Byggt med kraftfulla tensorkärnor påskyndar Telefly H800 80G SXM djupa inlärningsramar som tensorflöde, pytorch, caffe och MXNET. Detta gör det möjligt för företag att utbilda komplexa AI -modeller snabbare, vilket gör det till en idealisk lösning för maskininlärning, naturligt språkbehandling (NLP), bildigenkänning och talsyntes.

SXM -formfaktor för maximal prestanda

Till skillnad från PCIe GPU: er är H800 80G SXM utformad för högpresterande serverarkitekturer, vilket erbjuder högre effekteffektivitet, optimerad kylning och sömlös multi-GPU-skalbarhet. SXM-gränssnittet ger snabbare kommunikationshastigheter, vilket gör det till det föredragna valet för storskaliga AI-kluster och datacenter.

Multi-GPU-skalbarhet för AI-applikationer

H800 80G SXM-grafikkortet är byggt för att stödja multi-GPU-konfigurationer, vilket gör att AI-forskare och företag kan skala sina AI-utbildningsarbetsbelastningar effektivt. Oavsett om du behöver utbilda massiva neurala nätverk eller genomföra AI-slutsatser i realtid, levererar denna högpresterande GPU exceptionell parallell datorkraft.

Energieffektiv AI-datoranvändning för storskalig distribution

H800 80G SXM är utformad med optimerad effekteffektivitet, vilket säkerställer lägre energiförbrukning medan den levererar maximal AI -acceleration. Detta är viktigt för moln -AI -leverantörer, vetenskapliga institutioner och företagsdatacentra som vill maximera datoreffektiviteten samtidigt som driftskostnaderna minskar.