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    英伟达GPU(图形处理器)是全球并行计算与AI算力的核心引擎,最初聚焦图形渲染领域,经过多年迭代,已发展为驱动人工智能、高性能计算、自动驾驶等前沿领域发展的关键算力基础设施,凭借强大的硬件性能与完善的CUDA生态,长期主导全球GPU市场,成为AI时代不可或缺的核心算力供应商。

    与擅长串行复杂任务的CPU不同,英伟达GPU集成数千个并行计算核心,可高效处理海量并行数据,尤其适配AI矩阵运算、图像渲染等负载。其核心竞争力在于2006年推出的CUDA并行计算平台,经过二十年优化,已形成覆盖主流AI框架的完整生态,降低开发者算力调用门槛。硬件上,搭载CUDA核心、Tensor Core(专为AI运算优化,支持低精度计算以提升算力)、光线追踪核心,搭配HBM高带宽显存与NVLink多卡互联技术,架构持续迭代升级,从Ampere、Hopper到新一代Blackwell,工艺不断精进,算力与能效比持续突破。

    核心产品线覆盖全场景,其中数据中心GPU是AI核心,如H100(Hopper架构)作为大模型训练标配,具备超高显存与算力;新一代Blackwell架构产品算力大幅提升,适配万亿参数模型需求,还有A100、L40S等覆盖不同算力场景。消费级GeForce RTX系列面向游戏与个人创作,专业工作站GPU适配工业级设计,嵌入式Jetson系列赋能边缘AI与自动驾驶。

    英伟达GPU广泛应用于AI全流程,包括大模型训练、微调与推理,同时支撑科学计算、影视特效、3D建模、自动驾驶感知决策、游戏娱乐等多个领域,为科研突破、企业AI升级、数字内容创作提供核心算力支撑,已超越传统图形处理范畴,成为连接数字世界与现实应用的算力桥梁,持续推动各行业数字化、智能化转型。

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英伟达GPU(图形处理器)是全球并行计算与AI算力的核心引擎,最初聚焦图形渲染领域,经过多年迭代,已发展为驱动人工智能、高性能计算、自动驾驶等前沿领域发展的关键算力基础设施,凭借强大的硬件性能与完善的CUDA生态,长期主导全球GPU市场,成为AI时代不可或缺的核心算力供应商。

与擅长串行复杂任务的CPU不同,英伟达GPU集成数千个并行计算核心,可高效处理海量并行数据,尤其适配AI矩阵运算、图像渲染等负载。其核心竞争力在于2006年推出的CUDA并行计算平台,经过二十年优化,已形成覆盖主流AI框架的完整生态,降低开发者算力调用门槛。硬件上,搭载CUDA核心、Tensor Core(专为AI运算优化,支持低精度计算以提升算力)、光线追踪核心,搭配HBM高带宽显存与NVLink多卡互联技术,架构持续迭代升级,从Ampere、Hopper到新一代Blackwell,工艺不断精进,算力与能效比持续突破。

核心产品线覆盖全场景,其中数据中心GPU是AI核心,如H100(Hopper架构)作为大模型训练标配,具备超高显存与算力;新一代Blackwell架构产品算力大幅提升,适配万亿参数模型需求,还有A100、L40S等覆盖不同算力场景。消费级GeForce RTX系列面向游戏与个人创作,专业工作站GPU适配工业级设计,嵌入式Jetson系列赋能边缘AI与自动驾驶。

英伟达GPU广泛应用于AI全流程,包括大模型训练、微调与推理,同时支撑科学计算、影视特效、3D建模、自动驾驶感知决策、游戏娱乐等多个领域,为科研突破、企业AI升级、数字内容创作提供核心算力支撑,已超越传统图形处理范畴,成为连接数字世界与现实应用的算力桥梁,持续推动各行业数字化、智能化转型。


公有云上的英伟达GPU,核心按**算力定位+架构**划分,覆盖从千亿参数大模型训练到轻量推理、图形渲染的全场景;主流云厂商(AWS、Azure、阿里云、华为云、谷歌云)均有对应实例,适配不同AI/计算需求。下面分GPU核心型号、云厂商实例与选型建议三部分说明,便于直接对照选用。 --- ### 一、核心GPU型号与定位(公有云主力) #### 1. 顶级训练旗舰:Hopper/Blackwell架构(超大规模AI) - **H100/H800**:Hopper架构,80GB HBM3,支持FP8混合精度、Transformer引擎,是大模型训练标配;H800为中国合规版(NVLink带宽适配出口限制) - **H200**:Hopper升级版,141GB HBM3e超大显存,更适配超长上下文大模型训练/推理 - **Blackwell B100/B200/GB200**:新一代旗舰,支持FP4精度,单卡算力P级FLOPS,推理性能较H100提升约30倍,面向万亿参数模型 #### 2. 高端训练/推理:Ampere架构(企业级AI) - **A100/A800**:Ampere架构,40/80GB HBM2e,通用算力强;A800为中国合规版,适合中大型模型训练、HPC科学计算 - **A10**:24GB GDDR6,性价比之选,适合中小模型训练、大模型推理、图形渲染 #### 3. 全能推理/融合计算:Ada Lovelace架构(LLM推理/内容创作) - **L40S**:48GB GDDR6,兼顾AI推理、3D渲染、视频处理,适合70B参数模型推理与专业创作 - **L4**:24GB GDDR6,低功耗高能效,面向视频AI、边缘推理、轻量LLM推理 - **L20**:48GB GDDR6,专为LLM推理优化,适配30B-70B参数模型,高吞吐低延迟 #### 4. 轻量推理/入门:高效能普惠 - **T4**:16GB GDDR6,低功耗,适合轻量级AI推理、图像识别、视频转码、小规模模型微调,公有云推理性价比之选 #### 5. 图形/工作站:专业可视化 - **RTX A系列/A10G**:适配专业图形渲染、虚拟工作站、3D设计,支持RTX实时光追 --- ### 二、主流云厂商对应实例(按算力层级) #### 🚀 顶级训练实例(H100/H200/Blackwell) - AWS:P5(H100)、P5en(H200)、P6-B200(Blackwell B200) - Azure:ND_H100_v5、NCads_H100_v5(8卡H100,Infiniband HDR互联) - 谷歌云:A3系列(H100/H200 SXM)、A3 Ultra(H200) - 阿里云:gn8v系列(H100,1/2/4/8卡配置)、gn8v-tee(机密计算版) - 华为云:P3snl系列(A100)、H100实例(适配大规模训练) #### 🧠 高端通用实例(A100/A10) - AWS:P4d(A100 40GB)、G5(A10G,图形+推理) - Azure:NC_A100_v4、ND_A100_v4、NVadsA10_v5 - 阿里云:gn7i(A10 24GB,中小模型推理/微调) - 谷歌云:A2系列(A100)、G2系列(A10G) #### ⚡ 推理优化实例(L40S/L4/L20/T4) - AWS:G5g(T4)、新推理实例(L40S/L4) - Azure:NCasT4_v3(T4推理)、NVadsA10_v5(A10推理) - 阿里云:  - gn8is(L20 48GB,30B-70B模型推理)  - gn6i(T4 16GB,轻量推理/渲染) - 华为云:Pi2(T4,推理加速型)、G6(图形加速,适配渲染) - 谷歌云:G2(T4/A10)、N1+T4(通用推理) #### 🎨 图形/工作站实例(专业可视化) - Azure:NV系列(A10、T4,虚拟工作站、渲染) - 谷歌云:G系列(RTX vWS,专业图形) - 华为云:G系列(G6/G6v/G5,图形加速增强) --- ### 三、按场景快速选型指南 #### ✅ 超大规模模型训练(GPT-4级)→ H100/H200/B200 + NVLink/Infiniband集群 #### ✅ 中大型模型训练/微调(10B-70B)→ A100/L40S + 高速互联 #### ✅ 大模型推理(30B-70B,高吞吐)→ L20/L40S(48GB大显存) #### ✅ 中小模型推理/轻量微调(≤10B)→ A10/T4(性价比) #### ✅ 图形渲染/虚拟工作站 → A10G/RTX系列 #### ✅ 边缘/低功耗推理 → T4/L4 --- ### 补充说明 1. 合规适配:中国区公有云多提供A800/H800(替代A100/H100),满足出口合规要求 2. 实例形态:多数云厂商支持单卡、2卡、4卡、8卡配置,部分提供弹性裸金属实例,降低虚拟化开销 3. 配套优化:云厂商通常集成NVIDIA AI Enterprise、CUDA、cuDNN等,提升部署效率与性能

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