سرور گرافیکی NVIDIA DGX H100 8-GPU

بررسی تخصصی NVIDIA DGX H100؛ ابرقدرت جدید هوش مصنوعی

در دوران شکوفایی هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، نیاز به زیرساختی فراهم‌کننده قدرت پردازشی بی‌سابقه، از هر زمان دیگری حیاتی‌تر است. NVIDIA DGX H100 یک سرور نیست؛ یک ابرکامپیوتر هوش مصنوعی (AI Supercomputer) کاملاً یکپارچه و مقیاس‌پذیر است که بر اساس معماری Hopper طراحی شده است تا چالش‌برانگیزترین بارهای کاری هوش مصنوعی و محاسبات علمی با عملکرد بالا (HPC) را به انجام رساند.

DGX H100 که توسط NVIDIA به عنوان “کارخانه هوش مصنوعی جهان” معرفی شده است، نماینده یک جهش نسلی است. این سیستم با هدف نهایی تسریع آموزش، تنظیم دقیق و استنتاج مدل‌های ترانسفورمر طراحی شده تا سازمان‌ها بتوانند از ایده‌پردازی تا استقرار، مدل‌های هوش مصنوعی بزرگ خود را در کسری از زمان به بازار عرضه کنند.

فلسفه طراحی DGX H100؛ چرا این سرور “سیستم یکپارچه” نامیده می‌شود؟

فلسفه DGX بر دو اصل اساسی استوار است: تجمیع (Integration) و مقیاس‌پذیری (Scalability).
برخلاف سرورهای سنتی که نیازمند قطعات مختلف از فروشندگان گوناگون و نصب پیچیده نرم‌افزاری هستند، DGX H100 یک راهکار کامل و از پیش مهندسی‌شده توسط خود NVIDIA است. این سیستم شامل سخت‌افزارهای یکپارچه (GPU، CPU، شبکه و ذخیره‌سازی) همراه با پشته نرم‌افزاری کامل NVIDIA AI Enterprise است. این یکپارچگی، نه تنها زمان راه‌اندازی را به شدت کاهش می‌دهد، بلکه عملکرد، ثبات و قابلیت اطمینان سیستم را در مقیاس‌های بزرگ تضمین می‌کند.

جایگاه DGX H100 در نقشه‌ی راه توسعه مدل‌های بزرگ (LLMs)

با معرفی معماری Hopper، تمرکز اصلی NVIDIA بر رفع گلوگاه‌های پردازشی مدل‌های زبانی بزرگ بوده است. این سیستم، به طور خاص برای بارهای کاری ترانسفورمر طراحی شده که اکنون ستون فقرات هوش مصنوعی مولد را تشکیل می‌دهند. DGX H100 با افزایش چندین برابری سرعت در آموزش LLMها نسبت به نسل پیشین، به ابزاری حیاتی برای پژوهشگران و شرکت‌هایی تبدیل شده که در حال رقابت در ساخت مدل‌هایی با میلیاردها و تریلیون‌ها پارامتر هستند.

قدرت عملکرد بی‌سابقه؛ بنچمارک‌های اولیه در حوزه‌های پردازش ابری و محاسبات علمی

عملکرد DGX H100 به طور چشمگیری در برابر نسل پیشین افزایش یافته است. طبق آمار رسمی NVIDIA، این سیستم می‌تواند در آموزش‌های معیار هوش مصنوعی مانند ResNet-50 تا ۶ برابر سریع‌تر باشد و در مدل‌های بزرگ‌تر ترانسفورمر، این برتری حتی بالاتر می‌رود. در حوزه محاسبات با دقت بالا (FP64)، که برای شبیه‌سازی‌های علمی و HPC حیاتی است، DGX H100 قدرت بی‌نظیری را ارائه می‌دهد.

مشخصات فنی DGX H100 و معماری هاپر (Hopper)؛ تحلیل سخت‌افزاری

NVIDIA DGX H100 با تکیه بر نسل جدید معماری GPU، یعنی Hopper، مهندسی شده است. مشخصات فنی این سیستم نشان‌دهنده یک طراحی هدفمند برای دستیابی به تریلیون‌ها پارامتر و پتابایت‌ها داده است.

مشخصات کامل ۸ واحد پردازشگر گرافیکی H100 (8-GPU)

پیکربندی اصلی DGX H100 شامل ۸ واحد پردازشگر گرافیکی NVIDIA H100 Tensor Core است که در یک ساختار کاملاً مرتبط (Fully Interconnected) قرار گرفته‌اند. هر GPU دارای مشخصات زیر است:

• حافظه:
  هر H100 به ۸۰ گیگابایت حافظه HBM3 با پهنای باند ۳.۳۵ ترابایت بر ثانیه (TB/s) مجهز شده است.
• هسته‌های تنسور:
  مجهز به نسل چهارم هسته‌های تنسور (Tensor Cores) که عملکرد محاسباتی را به طور قابل توجهی بهبود بخشیده‌اند.
• توان پردازشی (Peak Performance):
  • FP8 (Transformer Engine): بیش از ۴ پتافلاپس در هر GPU.
  • FP16 (Tensor Core): بیش از ۲ پتافلاپس در هر GPU.
  • FP64 (HPC): تا ۶۰ ترافلاپس در هر GPU.
• NVLink: هر H100 با مجموعه‌ای از پورت‌های NVLink به GPUهای دیگر متصل است تا پهنای باند ارتباطی بین GPUها را به حداکثر برساند.

ترانسفورمر انجین (Transformer Engine) نسل دوم؛ کلید تسریع آموزش مدل‌های زبانی

یکی از نوآوری‌های حیاتی در معماری Hopper، Transformer Engine است. این قابلیت به طور خودکار، محاسبات را بین دقت‌های FP8 و FP16 سوئیچ می‌کند تا بالاترین عملکرد هوش مصنوعی را در کنار دقت لازم برای آموزش مدل‌های بزرگ فراهم سازد. هدف اصلی Transformer Engine کاهش حافظه مورد نیاز و زمان آموزش است، که مستقیماً به تسریع توسعه مدل‌های LLM کمک می‌کند.

پهنای باند ۲۵۶ ترابایت بر ثانیه؛ قدرت ارتباطی NVLink نسل چهارم و NVSwitch

سرعت ارتباط داخلی در یک ابرکامپیوتر اهمیت فوق‌العاده‌ای دارد. DGX H100 از نسل چهارم NVLink استفاده می‌کند که پهنای باند ارتباطی بین هر دو GPU را به ۹۰۰ گیگابایت بر ثانیه (GB/s) می‌رساند. این ۸ GPU از طریق ۴ جفت NVSwitch به یکدیگر متصل شده‌اند تا مجموعاً یک شبکه تماماً متصل (Fully Connected) با پهنای باند کلی ۲۵۶ ترابایت بر ثانیه درون سیستم ایجاد کنند. این میزان پهنای باند، گلوگاه‌های ارتباطی در آموزش‌های چند GPU را به طور کامل از بین می‌برد.

جزئیات پیکربندی حافظه سیستم، CPU میزبان و نیازهای ذخیره‌سازی داخلی

DGX H100 از یک پلتفرم CPU با کارایی بالا برای مدیریت سیستم و داده‌ها استفاده می‌کند. این سیستم شامل:

• CPU میزبان: از پردازنده‌های نسل جدید Intel Xeon Platinum استفاده می‌کند که برای هماهنگی داده‌ها و عملکردهای سیستم بهینه شده‌اند.
• حافظه سیستم (RAM): این سیستم تا ۲ ترابایت حافظه سیستم (قابل افزایش) را پشتیبانی می‌کند.
• ذخیره‌سازی داخلی: شامل حافظه‌های NVMe SSD با ظرفیت بالا و پهنای باند سریع برای بوت سیستم و ذخیره موقت داده‌های آموزشی است.

DGX H100 در مقابل نسل قبلی؛ جهش نسلی و شاخص‌های بنچمارک

برای درک کامل ارزش و اهمیت DGX H100، باید آن را در برابر نسل پیشین خود، یعنی DGX A100، سنجید. معماری Hopper (DGX H100) در مقابل معماری Ampere (DGX A100) یک جهش صرفاً افزایشی نیست، بلکه یک تغییر پارادایم برای عصر هوش مصنوعی ترانسفورمر-محور است.

مقایسه‌ی کارایی و سرعت آموزش در حوزه‌ی Large Language Models (LLMs)

طبق مستندات رسمی NVIDIA، بزرگترین مزیت H100، تسریع فرآیند آموزش و استنتاج (Inference) مدل‌های زبانی بزرگ است. این افزایش سرعت، عمدتاً به دلیل Transformer Engine و استفاده از فرمت جدید FP8 است. در مدل‌های LLM، DGX H100 می‌تواند تا ۹ برابر عملکرد استنتاج (Inference) سریع‌تر و تا ۴ برابر عملکرد آموزش (Training) سریع‌تر نسبت به DGX A100 را به نمایش بگذارد. این ارقام برای پروژه‌های مقیاس‌پذیر، تفاوتی تعیین‌کننده در زمان رسیدن به بازار ایجاد می‌کنند.

بهبود چشمگیر در مصرف انرژی (Power Efficiency) و تراکم پردازشی

با وجود افزایش قابل توجه عملکرد، معماری Hopper به طور چشمگیری در مصرف انرژی نیز بهینه شده است. H100 با استفاده از فرایندهای تولید پیشرفته‌تر و طراحی بهینه‌ی معماری، نسبت به A100، قدرت پردازشی بیشتری را در ازای مصرف برق کمتر ارائه می‌دهد. این بهبود در بازدهی انرژی (Power Efficiency) برای دیتاسنترهای بزرگ که به دنبال کاهش هزینه‌های عملیاتی و مدیریت بهتر حرارت هستند، یک عامل حیاتی محسوب می‌شود. DGX H100 تراکم پردازشی بیشتری را در فضای رک (Rack Space) مشابه با A100 به ارمغان می‌آورد.

مزیت رقابتی DGX H100 برای مراکزی که به دنبال ارتقاء از A100 یا نسل های قدیمی تر هستند

برای مراکز تحقیقاتی و شرکت‌هایی که پیش‌تر روی DGX A100 سرمایه‌گذاری کرده‌اند، ارتقاء به H100 یک مزیت رقابتی فراهم می‌آورد. این ارتقا به آن‌ها اجازه می‌دهد تا: ۱. مدل‌های بزرگتر و پیچیده‌تر را آموزش دهند که با محدودیت‌های حافظه A100 امکان‌پذیر نبودند. ۲. با کاهش زمان آموزش، منابع محاسباتی خود را سریع‌تر آزاد کرده و هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند. ۳. از آخرین پیشرفت‌های نرم‌افزاری NVIDIA که به طور خاص برای معماری Hopper بهینه‌سازی شده‌اند، بهره‌مند شوند.

کاربردهای استراتژیک و سرعت بی‌رقیب DGX H100 در Deep Learning

قدرت خام DGX H100 تنها زمانی معنا پیدا می‌کند که در کاربردهای استراتژیک هوش مصنوعی و محاسبات علمی به کار گرفته شود. این سیستم به عنوان یک زیرساخت پایه برای نوآوری‌های هوش مصنوعی در سطح جهانی طراحی شده است.

استفاده از DGX H100 در پژوهش‌های هوش مصنوعی مولد (Generative AI)

DGX H100 ابزار نهایی برای هر سازمانی است که بر توسعه مدل‌های Generative AI مانند مدل‌های تبدیل متن به تصویر، مدل‌های سنتز گفتار، و پیشرفته‌ترین LLMها تمرکز دارد. ظرفیت حافظه ۸۰ گیگابایتی HBM3 در هر GPU و سرعت ارتباط NVLink، امکان آموزش مدل‌هایی با صدها میلیارد پارامتر را در یک محیط واحد و بدون نیاز به کلاسترینگ پیچیده فراهم می‌آورد.

کاربردهای تخصصی در صنعت نفت و گاز و تحلیل داده‌های بزرگ (HPC) در ایران

در صنایعی که به مدل‌سازی‌های پیچیده و محاسبات HPC نیاز دارند، مانند صنعت نفت و گاز یا مدل‌سازی مالی، دقت محاسباتی بالا (FP64) حیاتی است. افزایش چشمگیر عملکرد FP64 در H100، به تسریع شبیه‌سازی‌های دینامیک سیالات، اکتشافات ژئوفیزیکی، و تحلیل ریسک‌های پیچیده کمک شایانی می‌کند.

تسریع نوآوری در حوزه‌های سلامت، داروسازی و مدل‌سازی آب‌وهوا

DGX H100 به عنوان یک شتاب‌دهنده برای تحقیقات علمی در مقیاس بزرگ عمل می‌کند:

• داروسازی: تسریع در فرآیند کشف دارو (Drug Discovery)، مدل‌سازی تعاملات پروتئینی و شبیه‌سازی دینامیک مولکولی.
• سلامت: پردازش سریع تصاویر پزشکی (MRI، CT) برای تشخیص‌های زودهنگام با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق.
• آب‌وهوا: بهبود دقت و سرعت مدل‌های پیش‌بینی آب‌وهوای جهانی و محلی که نیازمند ترافلاپس‌های عظیم هستند.

اکوسیستم نرم‌افزاری NVIDIA AI Enterprise و پشتیبانی DGX H100

سخت‌افزار DGX H100 تنها نیمی از معادله است. برای دستیابی به عملکرد حداکثری، NVIDIA یک پشته نرم‌افزاری کامل به نام NVIDIA AI Enterprise (NVAIE) را برای این سیستم ارائه می‌دهد که از هوش مصنوعی در سطح سازمانی پشتیبانی می‌کند.

معرفی کامل بسته نرم‌افزاری NVIDIA AI Enterprise و مجوزهای آن

NVIDIA AI Enterprise یک مجموعه نرم‌افزاری شامل چارچوب‌های آموزش و استنتاج، بهینه‌سازهای CUDA-X و کتابخانه‌های تخصصی است. این بسته نه تنها چارچوب‌های محبوب مانند PyTorch و TensorFlow را بهینه می‌کند، بلکه ابزارهایی برای مدیریت، مقیاس‌گذاری و امنیت را فراهم می‌آورد. DGX H100 با مجوزهای معتبر NVAIE ارائه می‌شود تا بالاترین سطح عملکرد و پایداری را تضمین کند.

اهمیت کانتینری‌سازی و مدیریت حجم کاری با NVIDIA Base Command

برای دیتاسنترها، مدیریت و به اشتراک‌گذاری منابع محاسباتی بین تیم‌های مختلف ضروری است. NVIDIA Base Command یک سیستم مدیریت حجم کاری مبتنی بر ابر و در محل (On-Premises) است که به کاربران اجازه می‌دهد تا به آسانی وظایف خود را زمان‌بندی کنند، کانتینرهای بهینه شده را مستقر نمایند و از طریق NVIDIA NGC به مجموعه‌ای عظیم از مدل‌ها و کانتینرهای آماده دسترسی داشته باشند.

پایداری و امنیت پلتفرم در محیط‌های حساس دیتاسنتر

با توجه به ماهیت حیاتی کاربردهای هوش مصنوعی، DGX H100 تمرکز ویژه‌ای بر پایداری و امنیت دارد. این سیستم شامل ویژگی‌های امنیتی در سطح سخت‌افزار است و با سیستم‌عامل و پشته نرم‌افزاری تأیید شده توسط NVIDIA عرضه می‌شود که ریسک آسیب‌پذیری‌ها و ناسازگاری‌ها را به حداقل می‌رساند و اطمینان از عملکرد مداوم را در محیط‌های دیتاسنتر حساس فراهم می‌کند.

زیرساخت مورد نیاز و راه‌اندازی سرور DGX H100 (آماده‌سازی دیتاسنتر)

استقرار DGX H100 نیازمند برنامه‌ریزی دقیق زیرساختی است؛ چرا که این سیستم یک ابرکامپیوتر متراکم با نیازهای تخصصی است. نادیده گرفتن این الزامات می‌تواند عملکرد را به شدت کاهش داده و خطرات عملیاتی ایجاد کند.

نیازهای برق و کولینگ (خنک‌کننده)؛ آماده‌سازی تخصصی دیتاسنتر

DGX H100 یک سیستم پرمصرف با توان حرارتی بسیار بالا (TDP) است که نیازمند تغذیه برق سه‌فاز و زیرساخت خنک‌کننده قوی می‌باشد.

• برق: نیازمند مدارهای برق اختصاصی و PDUهای با ظرفیت بالا (بر اساس مدل دقیق پیکربندی).
• کولینگ: به دلیل تراکم حرارتی بالا، دیتاسنتر باید قادر به مدیریت بار حرارتی خروجی بالا از طریق خنک‌کننده مبتنی بر هوا با جریان بالا (High-Airflow) باشد، و در مواردی، زیرساخت خنک‌کننده مایع (Liquid Cooling) را پشتیبانی کند.

اهمیت ارتباطات شبکه‌ای پرسرعت (InfiniBand/Ethernet) برای خوشه DGX

برای دستیابی به مقیاس‌پذیری فراتر از یک واحد DGX و ایجاد یک کلاستر (Cluster) از چند DGX H100 (مانند ساختار DGX SuperPOD)، ارتباطات شبکه‌ای فوق‌العاده سریع حیاتی است. NVIDIA استفاده از فناوری‌های شبکه با تأخیر پایین مانند InfiniBand (معمولاً NDR 400) یا Ethernet با سرعت بالا (400GbE) را توصیه می‌کند. این شبکه‌ها تضمین می‌کنند که داده‌ها با سرعتی متناسب با قدرت پردازشی GPUها به اشتراک گذاشته شوند.

چالش‌های نصب و راه‌اندازی DGX H100 در ایران و راه‌حل‌های ما

به دلیل تحریم‌های بین‌المللی و محدودیت‌های لجستیکی، واردات و نصب DGX H100 در ایران چالش‌های خاصی دارد. این موارد شامل مسائل گمرکی، حمل‌ونقل تخصصی (به دلیل وزن و حساسیت تجهیزات)، و نیاز به متخصصان آموزش‌دیده برای نصب و تأیید عملکرد اولیه است. ما راه‌حل‌های مهندسی‌شده‌ای را برای غلبه بر این چالش‌ها ارائه می‌دهیم که شامل بسته‌بندی امن، تأمین قطعات یدکی و خدمات نصب تخصصی در محل شما است.

قیمت DGX H100 و نکات کلیدی برای خرید در بازار ایران

عوامل مؤثر بر قیمت خرید DGX H100 و هزینه‌های جانبی (مالیات، گمرک، راه‌اندازی)

خرید DGX H100 با توجه به اینکه یک محصول قیمت‌گذاری شده به دلار جهانی است، در بازار ایران، قیمت آن تحت تأثیر شدید نوسانات ارزی قرار دارد. عوامل کلیدی مؤثر بر قیمت خرید DGX H100 نهایی عبارتند از:

• پیکربندی دقیق (حافظه، ذخیره‌سازی، و کارت‌های شبکه).
• هزینه‌های تأمین (بیمه، حمل و نقل تخصصی و گمرک).
• مالیات‌های داخلی و عوارض واردات.
• هزینه مجوزهای نرم‌افزاری (مانند NVAIE) و خدمات نصب.

شرایط خرید DGX H100؛ نحوه سفارش‌گذاری و زمان تحویل

خرید DGX H100 یک فرایند سفارش‌گذاری تخصصی (Custom Order) است. مشتریان باید:

• نیازهای محاسباتی خود را مشخص کنند.
• به دلیل ماهیت پیچیده تولید و لجستیک، خرید DGX H100 معمولاً با زمان تحویل نسبتاً طولانی مواجه هست که از طریق قرارداد شفاف‌سازی می‌شود.
• ما فرآیند سفارش‌گذاری را با شفافیت کامل مدیریت می‌کنیم تا بهترین زمان تحویل ممکن را تضمین کنیم.

خدمات پس از فروش، گارانتی رسمی و پشتیبانی فنی تخصصی HPN

به عنوان تأمین‌کننده این سیستم حیاتی، ما متعهد به ارائه بالاترین سطح خدمات هستیم:

• گارانتی: ارائه گارانتی معتبر سخت‌افزاری (بر اساس شرایط تأمین‌کننده اصلی).
• پشتیبانی فنی: ارائه پشتیبانی فنی بومی با متخصصانی که به طور خاص در زمینه معماری Hopper و اکوسیستم DGX آموزش دیده‌اند.
• خدمات نگهداری: ارائه قراردادهای نگهداری و عیب‌یابی منظم برای تضمین حداکثر زمان کارکرد (Uptime) سیستم.

لازم به توضیح است که کلیه سرور های هوش مصنوعی ارائه‌ شده توسط فروشگاه اینترنتی HPN دارای گارانتی طلائی تعویض می‌باشند.

همچنین میتوانید برای اطلاعات بیشتر به سایت سازنده مراجعه نمایید.

و همینطور شما می‌توانید در صورت تمایل از صفحه سرورهای DGX B200 و DGX H200 دیدن فرمایید.