مشتریان عزیز ، تحویل این محصول از لحظه خرید 1 ماه می باشد.
این کالا در حال حاضر در انبار فروشگاه موجود ، آماده پردازش و ارسال است
3,552,000,000 تومان
کارت گرافیک NVIDIA H100 80GB یکی از پیشرفته ترین گرافیک های دیتاسنتری در نسل Hopper است، که برای کاربردهایی مانند هوش مصنوعی نسل جدید، مدلهای زبانی بزرگ (LLM)، HPC (محاسبات با کارایی بالا) و الگوریتمهای ترانسفورمر طراحی شده است. این کارت هدف دارد نه تنها حجم محاسباتی عظیم ارائه دهد، بلکه به بهینه سازی مصرف انرژی، مقیاس پذیری و امنیت در محیط های ابری و مراکز داده کمک کند.
H100 بر مبنای معماری Hopper ساخته شده است و از فناوری پیشرفته TSMC N4 استفاده میکند.
تعداد ترانزیستورها در این GPU به حدود ۸۰ میلیارد میرسد، که نشاندهنده پیچیدگی و مقیاس بالای طراحی است.
ساختار SM (Streaming Multiprocessor) در هِپر طراحی جدیدی دارد که نسبت به نسلهای قبلی بهبودهای عمدهای داشته است، از جمله بهبود پهنای باند حافظه، حافظه کش و هماهنگی بین حافظه اشتراکی (Shared Memory) و حافظه عمومی (Global Memory).
یکی از ویژگیهای شاخص معماری Hopper، Tensor Memory Accelerator (TMA) است که به پردازش همزمان و انتقال داده بین حافظههای مختلف اجازه میدهد و کارایی بارهای کاری با الگوهای محاسباتی پیچیده را افزایش میدهد.
کارت H100 دارای ۸۰ گیگابایت حافظه HBM3 (یا ترکیبی از HBM3/HBM2e در نسخه PCIe) است.
پهنای باند حافظه در نسخه SXM تا ۳.۳۵ ترابایت بر ثانیه (TB/s) میرسد، و در نسخه PCIe نیز برای کاربردهای سنگین بهینه شده است.
H100 دارای حافظه L2 بسیار بزرگ با دسترسی گسترده و بهبود Cache است تا تبادل داده بین لایههای محاسبات و حافظه رفت و برگشت کارآمدتر شود.
پشتیبانی از ECC و سایر قابلیتهای مقاومتی (RAS) به منظور اطمینان از صحت دادهها در سطح مراکز داده وجود دارد.
H100 یکی از قوی ترین GPU ها در زمینهی محاسبات AI است که قالب های عددی پیشرفته را پشتیبانی میکند:
| نوع عملیات / قالب داده | توان محاسباتی (حداکثر) |
| FP64 (محاسبات دو دقت) | ~ ۲۶ TFLOPS (در نسخه PCIe) |
| FP64 Tensor Core | ~ ۵۱ TFLOPS |
| FP32 | ~ ۵۱ TFLOPS |
| TF32 Tensor Core | ~ ۷۵۶ TFLOPS |
| FP16 / BF16 Tensor Core | ~ ۱۵۱۳ TFLOPS |
| FP8 Tensor Core | ~ ۳۰۲۶ TFLOPS |
| INT8 Tensor Core | ~ ۳۰۲۶ TOPS |
این اعداد نشان میدهند که H100 در قالبهای نیمدقت و عددهای فشرده عملکرد بسیار بالایی ارائه میدهد، که برای آموزش و استنتاج مدلهای هوش مصنوعی بزرگ بسیار حیاتی است.

Multi-Instance GPU (MIG) پیشرفته
نسل جدید MIG در H100 ارتقاء یافته است و بهینهتر شده است. در نسخههای H100 امکان تقسیم GPU به چند بخش منطقی مجزا وجود دارد تا بتوان چند بار کاری همزمان را به صورت ایزوله اجرا کرد، با تضمین منابع مخصوص مثل حافظه، هستهها و کش.
Transformer Engine
طراحی H100 به منظور تسریع کارکرد مدلهای ترانسفورمر بهینه شده است؛ بخش مخصوصی در تراشه به نام Transformer Engine گنجانده شده که ترکیبی از محاسبات عددی فشرده (FP8/FP16) و دقت عددی مناسب را برای تورهای پیشرفته فراهم میکند.
نسل جدید NVLink و NVSwitch
H100 از نسل چهارم NVLink پشتیبانی میکند. در پیکربندیهای چند GPU، پهنای باند ارتباطی بین GPUها بسیار زیاد است و برای سیستمهای با مقیاس بالا بهبود قابل ملاحظهای دارد.
امنیت و محاسبات محرمانه (Confidential Computing)
یک ویژگی برجسته H100 پشتیبانی از محاسبات محرمانه یا اجرای امن دادهها است که امکان رمزنگاری و محافظت از داده حین اجرا را فراهم میکند — مناسب برای کاربردهای حساس در محیطهای ابری چندکاربره.
افزایش هماهنگی حافظه
معماری H100 به گونهای طراحی شده که حافظه اشتراکی (Shared Memory) و L1/Cache بهشکل یکپارچهتر عمل کنند تا تبادل داده بین بخشها کارآمدتر شود. این طراحی باعث کاهش تاخیر در بارهای کاری پیچیده ماتریسی و انتقال داده میشود.
دستورهای جدید و قابلیتهای افزوده
معماری Hopper با افزودن دستورهای جدید (مانند برای الگوریتمهای زیستی یا مچینگ مارکها) و بهینهسازیهایی در هماهنگی حافظه و کش، کارایی کلی را در الگوریتمهای پیچیدهتر افزایش میدهد.
مصرف انرژی، خنکسازی و شرایط عملیاتی
توان طراحی حرارتی (TDP) برای نسخه PCIe معمولاً در بازهی ۳۰۰ تا ۳۵۰ وات تنظیم شده است، بسته به پیکربندی و حالت عملکرد.
در نسخههای SXM، توان مصرفی ممکن است به میزان بیشتری برسد، اما طراحی سیستم خنککننده و جریان هوا باید مطابق آن باشد.
سیستم خنککننده به صورت Passive طراحی شده است تا در محیطهای دیتاسنتری با جریان هوای رک بهینه عمل کند.
کارت H100 فاقد خروجی نمایشگر است و طراحی شده است صرفاً به عنوان شتابدهنده محاسباتی در مراکز داده.
کارت H100 با امکانات ویژهاش مناسب موارد زیر است:
آموزش مدلهای زبانی عظیم (LLM) با میلیاردها یا تریلیونها پارامتر
استنتاج در مقیاس بزرگ با latency پایین
پردازش ترانسفورمر، attention و شبکههای بزرگ
شبیهسازیهای علمی دقیق و مدلهای فیزیکی پیچیده
پردازش دادههای ژنوم، مدلسازی اقلیم
محاسبات ابری چندکاربره با ایزولاسیون بار کاری
محاسبات محرمانه/امن در سرویسهای ابری
| ویژگی | مشخصات |
| معماری GPU | NVIDIA Hopper |
| فرآیند ساخت | TSMC N4 |
| تعداد ترانزیستورها | ~ ۸۰ میلیارد |
| حافظه | ۸۰ گیگابایت HBM3 / HBM2e |
| پهنای باند حافظه | تا ~ ۳.۳۵ TB/s (در پیکربندی SXM) |
| حافظه L2 / Cache | بزرگ و بهینه شده برای تبادل داده گسترده |
| توان محاسباتی (در قالبهای گوناگون) | FP64 ≈ ۲۶ TFLOPS / FP32 ≈ ۵۱ TFLOPS / TF32 ≈ ۷۵۶ TFLOPS / FP16/BF16 ≈ ۱۵۱۳ TFLOPS / FP8 ≈ ۳۰۲۶ TFLOPS / INT8 ≈ ۳۰۲۶ TOPS |
| پشتیبانی از MIG | بله، با نمونههای ایزوله پیشرفته |
| نسل NVLink / NVSwitch | نسل چهارم NVLink، توان بالا در ارتباطات بین GPU |
| رابط اتصال نسخه PCIe | PCIe Gen 5 (در نسخه PCIe این کارت) |
| توان طراحی حرارتی (TDP) | ~ ۳۰۰–۳۵۰ وات برای نسخه PCIe |
| نوع خنککننده | Passive (طراحی متناسب با محیط دیتاسنتر) |
| خروجی تصویر | ندارد |
| پشتیبانی از ECC / RAS | بله |
| ویژگیهای امنیتی | پشتیبانی از محاسبات محرمانه (Confidential Computing) |
| قالب دادههای پشتیبانیشده | FP64, FP32, TF32, FP16, BF16, FP8, INT8 |
| دستورهای ویژه / قابلیتهای نوین | دستورهای جدید معماری، بهبود هماهنگسازی حافظه، TMA |
| ابعاد فیزیکی | طراحی دو اسلوتی در نسخه PCIe، بسته به پلتفرم |
| کاربردها | AI Training و Inference بزرگ، HPC پیشرفته، پردازش ترانسفورمر، محیطهای ابری ایمن |

مشتریان محترم : تامین این کارت گرافیک بین 10 الی 15 روز پس از ثبت سفارش صورت می گیرد.
شما همچنین می توانید یک پرسش در مورد این محصول ثبت کنید
این لعنتی رو چه مادربردی کنترل میکنه؟
با چه بیزینسی پولی که خرجش میشه رو پس میده؟
یکی از راه های زیر را برای ارتباط انتخاب کنید
کارت گرافیک NVIDIA H100 80GB
NVIDIA H100 80GBدیگران را با نوشتن نظرات خود، برای انتخاب این محصول راهنمایی کنید.
لطفا پیش از ارسال نظر، خلاصه قوانین زیر را مطالعه کنید: فارسی بنویسید و از کیبورد فارسی استفاده کنید. بهتر است از فضای خالی (Space) بیشازحدِ معمول، شکلک یا ایموجی استفاده نکنید و از کشیدن حروف یا کلمات با صفحهکلید بپرهیزید. نظرات خود را براساس تجربه و استفادهی عملی و با دقت به نکات فنی ارسال کنید؛ بدون تعصب به محصول خاص، مزایا و معایب را بازگو کنید و بهتر است از ارسال نظرات چندکلمهای خودداری کنید. بهتر است در نظرات خود از تمرکز روی عناصر متغیر مثل قیمت، پرهیز کنید. به کاربران و سایر اشخاص احترام بگذارید. پیامهایی که شامل محتوای توهینآمیز و کلمات نامناسب باشند، حذف میشوند. از ارسال لینکهای سایتهای دیگر و ارایهی اطلاعات شخصی خودتان مثل شماره تماس، ایمیل و آیدی شبکههای اجتماعی پرهیز کنید. با توجه به ساختار بخش نظرات، از پرسیدن سوال یا درخواست راهنمایی در این بخش خودداری کرده و سوالات خود را در بخش «پرسش و پاسخ» مطرح کنید.