B200 SXM

HGX B200, Blackwell 8 GPU

Fiche matériel · QDNA plateforme IA souveraine

Mémoire	180 Go HBM3e par GPU (1440 Go)
Bande passante	7,7 To/s par GPU
Calcul	environ 9 PFLOPS FP4 dense par GPU (72 au total)
NVLink	1,8 To/s NVLink 5 (14,4 To/s au total)
Consommation	environ 1 kW par GPU
Transistors	208 milliards par GPU

Ce que la machine exécute

Inférence de niveau frontière et entraînement, débit FP4 élevé. Runtime conseillé : vLLM au format NVFP4.

Positionnement

Le passage à Blackwell atteint quinze fois la génération Hopper sur les très grands modèles.

Constructeurs

Systèmes HGX B200 chez Dell, HPE, Lenovo, Supermicro, ASUS et Gigabyte.

Stockage GPUDirect

Sur les plateformes équipées de cartes ConnectX, la technologie GPUDirect Storage établit un chemin direct entre le stockage NVMe ou NVMe over Fabric et la mémoire du GPU, sans passer par le tampon du processeur. Le débit soutenu atteint environ 50 gigaoctets par seconde par lien. Les baies compatibles, telles NetApp, VAST, DDN ou WEKA, alimentent l’entraînement et le RAG massif à pleine vitesse.

Support

Pile ouverte supportée par QDNA et les communautés. Option NVIDIA AI Enterprise (NIM, NeMo, Triton) avec engagement de niveau de service, par carte.