ASUS H200 Nvidia

Восемь ускорителей NVIDIA H200 SXM5 в одном шасси — это 1,1 ТБ суммарной памяти HBM3e и свыше 32 петафлопс FP8. ASUS ESC N8-E11V построен специально под эту нагрузку: 7U корпус с раздельными воздушными тоннелями для CPU и GPU, поддержка жидкостного охлаждения D2C и топология один GPU — одна сетевая карта. Последнее принципиально для задач распределенного обучения: каждый ускоритель получает выделенный сетевой канал без конкуренции за пропускную способность.Обе собраны на CPU Intel Xeon Platinum 8558 (48 ядер, 5-го поколения) и несут полную сборку NVIDIA HGX H200 с восемью ускорителями SXM5.A-ESC8000A-H200-1-64GB

Арт. A-H200-ESC-N8-8-80GB

CPU

Intel Xeon Platinum 8558, 48 ядер

Intel Xeon Platinum 8558, 48 ядер

RAM

Samsung DDR5 64 ГБ 5600 RDIMM

32× Samsung DDR5 64 ГБ = 2 ТБ

Сеть

MCX75310AAS-NEAT 400G InfiniBand

Nvidia MCX653 100G IB/EN + 2× 10G

Диск

1× Samsung PM9A3 960 ГБ SATA SSD

2× Micron 7450 PRO 1.9 ТБ NVMe

GPU

8× NVIDIA H200 SXM5 141 ГБ HBM3e

8× NVIDIA H200 SXM5 141 ГБ HBM3e

Технические характеристики платформы ASUS ESC N8-E11V:

• Форм-фактор: 7U Rack.
• GPU: 8× NVIDIA HGX H200 SXM5, 141 ГБ HBM3e каждый.
• Суммарная GPU-память: 1,1 ТБ HBM3e, пропускная способность 4,8 ТБ/с на GPU.
• CPU: 2× Intel Xeon Scalable 5-го поколения, до 48 ядер.
• ОЗУ: до 4 ТБ DDR5 ECC на CPU, 32 слота.
• Слоты расширения: до 10+1 PCIe Gen5.
• Хранилище: до 10× 2.5" NVMe Hot Swap.
• Питание: 4+2 или 3+3 блоков уровня Titanium.
• Охлаждение: воздушное с раздельными тоннелями CPU/GPU + поддержка D2C.
• Сеть: топология 1:1 GPU-NIC, до 8 NIC, поддержка BlueField-3.
• Управление: NVIDIA AI Enterprise, NVLink 4-го поколения, NVSwitch.

Чем ASUS ESC N8-E11V отличается от конкурентов

Платформа выделяется среди других 8-GPU серверов под H200 за счет следующих решений:

• Топология 1:1 GPU-NIC — каждый из восьми H200 получает выделенную сетевую карту. В большинстве конкурирующих платформ несколько GPU делят один порт, создавая узкое место при передаче градиентов между узлами.
• Двухуровневый слайд-дизайн. GPU и CPU расположены на отдельных лотках с независимыми воздушными потоками, что снижает нагрев и позволяет обслуживать GPU без демонтажа шасси из стойки.
• Поддержка обоих типов охлаждения. Воздушная схема работает в стандартной стойке сразу. D2C-жидкостное подключается без замены корпуса — для ЦОД, которые планируют перейти на жидкое охлаждение.

Дополнительные преимущества платформы:

• Модульный дизайн без лишних кабелей — сокращает время сборки и улучшает теплоотвод.
• Поддержка воздушного и D2C жидкостного охлаждения в одном шасси.
• Блоки питания уровня Titanium.
• NVLink 4-го поколения и NVSwitch для прямых GPU-GPU соединений внутри узла.
• Поддержка NVIDIA BlueField-3 DPU.
• NVIDIA AI Enterprise, CUDA, TensorRT-LLM, PyTorch, vLLM.
• Гарантия 3 года от производителя на серверы и накопители.

Где применяется сервер с 8 GPU NVIDIA H200

Восемь H200 в едином NVLink-домене открывают пять дополнительных сценариев, недоступных на меньших конфигурациях:

1. Тренинг LLM и мультимодальных моделей. 1,1 ТБ суммарной HBM3e-памяти позволяет обучать модели класса LLaMA-3 и Mixtral на одном узле без разбиения между серверами. Снижение межузловой коммуникации напрямую влияет на скорость тренинга.
2. Инференс с длинным контекстом. KV-кеш для контекста 128K+ токенов требует десятки гигабайт памяти на каждый запрос. На H100 это невозможно без квантизации. Восемь H200 держат несколько таких сессий параллельно, что критично для RAG-систем и юридической аналитики.
3. Аналитика больших данных. Пропускная способность 4,8 ТБ/с на GPU сокращает время загрузки крупных датасетов в память. RAPIDS на H200 обрабатывает терабайтные таблицы за время, недостижимое на CPU-кластерах.
4. HPC и научные вычисления. FP64 Tensor Core на H200 закрывает задачи молекулярной динамики, климатических симуляций и квантовой химии с точностью, необходимой для публикации результатов.

Интеграция в AI-кластер. Топология 1:1 GPU-NIC и поддержка InfiniBand NDR 400G обеспечивают линейное масштабирование при объединении нескольких ESC N8-E11V. GPUDirect RDMA устраняет CPU из пути передачи данных между узлами.

Часто задаваемые вопросы