Hopper 主力
NVIDIA H100 Tensor Core GPU
面向大模型训练、低延迟推理、推荐系统与高性能计算的通用加速卡。H100 支持 FP8 Transformer Engine，并可通过 NVLink 与 InfiniBand 扩展到多机多卡集群。
- 80GB / 94GB GPU 显存
- 最高 3.9TB/s 显存带宽
- NVLink 最高 900GB/s
- 最多 7 个 MIG 实例
GPU AI Infrastructure
面向大模型时代的 GPU 算力基础设施。
聚焦 NVIDIA GPU、GPU 服务器与 AI 服务器，从单机推理到多机训练集群，为企业构建可扩展、可运维、可持续演进的智能计算底座。
AI ClusterNVLINK FABRIC
Online
H200
141GB
训练
Online
H200
4.8TB/s
推理
Online
H100
80GB
微调
Online
H100
NVLink
RAG
Online
B200
FP4
MoE
Online
B200
FP8
LLM
Online
GB200
72 GPU
机柜
Online
GB200
液冷
集群
Online
A100
MIG
租户
Online
L40S
视觉
渲染
Online
RTX 6000
工作站
开发
Online
ConnectX
400G
网络
Online
NVMe
高速盘
数据
Online
CUDA
12.x
软件
Online
Triton
Serving
服务
Online
K8s
调度
运维
训练吞吐
High
推理延迟
High
集群利用率
High
141GB
H200 单卡 HBM3e 显存
4.8TB/s
H200 显存带宽
72 GPU
GB200 NVL72 机柜级形态
7 MIG
H100/H200 多实例隔离
Products
从单卡到机柜级的 NVIDIA GPU 产品矩阵
围绕当前企业 AI 基础设施的主流路线，覆盖成熟 Hopper 平台、大显存 H200 平台与面向 AI Factory 的 Blackwell 平台。
大显存升级
NVIDIA H200 Tensor Core GPU
H200 采用 HBM3e 显存，适合更长上下文、更大 batch 的推理服务与内存敏感型 HPC 任务。可用于 HGX H200 或 MGX H200 NVL 企业服务器。
- 141GB HBM3e
- 4.8TB/s 显存带宽
- 4/8 GPU 服务器选项
- 支持机密计算
Blackwell 架构
NVIDIA B200 / GB200 平台
面向 AI Factory 与万亿参数模型的下一代基础设施方向。B200 适合高密度单机，GB200 NVL72 则通过机柜级 NVLink 域连接 72 个 Blackwell GPU。
- FP4 / FP8 Tensor Core
- 8 GPU 到 72 GPU 形态
- 液冷高密度部署
- 机柜级 NVLink Fabric
Servers
GPU 服务器与 AI 服务器方案
不同业务阶段需要不同形态的服务器：PoC 看部署速度，生产推理看稳定性和单位成本，大规模训练看网络、存储和调度。
8 卡 HGX 训练服务器
适合基础模型训练、行业模型微调和多租户实验平台，支持 NVSwitch、InfiniBand 与高速 NVMe 存储组合。
PCIe 推理服务器
面向企业知识库问答、智能客服、文生图与批量推理任务，兼顾部署密度、功耗和运维成本。
集群与机柜级方案
提供多节点网络拓扑、RDMA、作业调度、镜像仓库和监控告警设计，支撑从 PoC 到生产集群的平滑扩展。
Deployment Ready
从硬件选型延伸到集群上线。
CUDA / 驱动栈
容器与镜像管理
Slurm / Kubernetes
Prometheus 监控
InfiniBand 网络
模型服务网关
Solutions
覆盖训练、推理、检索与高性能计算
企业 AI 项目通常不只是购买 GPU，而是围绕数据、模型、服务、合规和运维形成闭环。
大语言模型训练与指令微调
结合 GPU 显存、互联带宽、吞吐目标和上线周期，匹配更合适的硬件与软件栈。
企业私有化推理与多模型网关
结合 GPU 显存、互联带宽、吞吐目标和上线周期，匹配更合适的硬件与软件栈。
RAG 知识库与智能客服
结合 GPU 显存、互联带宽、吞吐目标和上线周期，匹配更合适的硬件与软件栈。
视觉检测、OCR 与视频理解
结合 GPU 显存、互联带宽、吞吐目标和上线周期，匹配更合适的硬件与软件栈。
推荐系统与向量检索加速
结合 GPU 显存、互联带宽、吞吐目标和上线周期，匹配更合适的硬件与软件栈。
CAE、分子模拟、气象与 HPC
结合 GPU 显存、互联带宽、吞吐目标和上线周期，匹配更合适的硬件与软件栈。
Specs
关键规格与能力对比
以下为公开资料整理的代表性规格，用于企业选型初步比较；最终参数以厂商与整机配置确认为准。
平台显存带宽适用能力
H100 SXM / NVL80GB / 94GB最高 3.35 / 3.9TB/sFP8、NVLink、MIG
H200 SXM / NVL141GB HBM3e4.8TB/s长上下文推理、HPC
DGX B2001,440GB 总 GPU 显存64TB/s HBM3e8x Blackwell GPU
GB200 NVL7213.4TB HBM3e130TB/s NVLink72 GPU 机柜级 AI 基础设施
Services
从选型到上线的企业交付流程
把服务器采购、集群部署和 AI 平台落地放在同一张路线图里，减少试错成本。
01
需求评估
梳理模型规模、并发、显存、数据吞吐、机房电力和预算边界。
02
方案设计
输出 GPU 型号、服务器形态、网络、存储、调度和运维架构建议。
03
交付部署
完成上架、系统初始化、驱动/CUDA、容器平台和基础监控配置。
04
性能调优
围绕训练吞吐、推理延迟、显存利用率和多租户隔离持续优化。
FAQ
常见问题
H100 和 H200 应该如何选择？
如果任务以成熟训练和通用推理为主，H100 仍是稳定选择；如果模型上下文更长、KV Cache 更大或需要更高显存带宽，H200 的 141GB HBM3e 更适合。
企业私有化部署需要哪些配套能力？
除了 GPU，还需要高速网络、NVMe 存储、镜像与模型仓库、Kubernetes 或 Slurm 调度、监控告警、安全隔离和容量规划。
展示内容里的参数是否可直接用于采购？
页面参数来自公开资料整理，实际采购仍需以厂商、整机型号、供货批次和部署环境确认后的配置单为准。
Contact
准备规划你的 GPU 与 AI 服务器方案？
留下模型规模、预算区间、部署地点和上线时间，我们可以基于训练/推理目标生成初步硬件清单与集群架构建议。
高性能 GPU 计算
高速存储与数据通道
训练推理一体平台
企业级交付与运维