June 26, 2026
Con l’esplosione della domanda aziendale per l’implementazione privata di Large Language Models (LLM) verticali, l’utilizzo di dati proprietari per la messa a punto dei modelli è diventato uno scenario comune. Tuttavia, il processo di messa a punto prevede calcoli del gradiente e massicce moltiplicazioni di matrici su miliardi di parametri. L'hardware standard, a causa di architetture informatiche non corrispondenti o di larghezza di banda di memoria insufficiente, soffre spesso di errori di memoria esaurita (OOM) o di un throughput di calcolo spaventosamente basso.
Per superare questo collo di bottiglia del calcolo, integrareNucleo tensore Nvidia H100schede grafiche con la prossima generazioneDELLPowerEdgeserversu scala eterogenea a livello di sistema è diventata la soluzione industriale definitiva:
Parametri principali della scheda grafica: Caratteristiche di ciascuna GPU Nvidia H100$80,testo{GB}$di larghezza di banda elevata$HBM3$memoria, offrendo una larghezza di banda della memoria fino a$ 3,35, SMS {TB/s}$. I suoi Tensor Core di quarta generazione integrati abbinati al Transformer Engine accelerano notevolmente$FP8$potenza di calcolo di precisione.
Tecnologia e layout degli autobus: Lo chassis del server DELL PowerEdge implementa un'interfaccia completamente nativa$PCIe,5,0x16$layout fisico del bus, fornitura$128,testo{GB/s}$di larghezza di banda bidirezionale per slot e supporto completo diretto$NVLink$interconnette. Ciò elimina completamente la latenza di comunicazione tra la CPU e ilschede grafiche.
Sicurezza di alimentazione e raffreddamento: Ristorazione per$ 350 W-700 W $assorbimento di potenza per scheda H100, DELLserversono dotati di ridondanza$N+N$alimentatori Titanium ad alta efficienza e ventole di raffreddamento a flusso inverso, che garantiscono zero throttling termico durante le operazioni a pieno carico.
Distribuendo cluster informatici DELL PowerEdge dotati di core Nvidiaschede grafiche, le medie e grandi imprese possono completare in modo efficiente le attività di perfezionamento della base di conoscenza locale in tempi molto ridotti. Il throughput informatico vede miglioramenti generazionali rispetto alle architetture precedenti, rendendo i flussi di lavoro di ottimizzazione dell’intelligenza artificiale aziendale più stabili e prevedibili.