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NVIDIA RTX 5090 (32G) 8卡

库存56台

GPU： NVIDIA GeForce RTX 5090（32G） * 8

CPU： intel Xeon 6530 32核

内存： 1024GB

带宽： 50M共享

数据盘：15728GB 系统盘：960GB
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NVIDIA A100-PCIE (40G) 8卡

库存80台

GPU： NVIDIA A100-PCIE (40G) * 8

CPU： Intel Xeon 6248R 48核

内存： 768GB

带宽： 50M专线

数据盘：15728GB 系统盘：960GB
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NVIDIA H100-SXM (80GB) 8卡

库存128台

GPU： NVIDIA H100-SXM( 80G) * 8

CPU： Intel Xeon 8468 96核

内存： 2048GB

带宽： 300M共享

数据盘：15728GB 系统盘：960GB
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NVIDIA H200-SXM (141GB) 8卡

库存256台

GPU： NVIDIA H200-SXM (141GB) * 8

CPU： lntel Xeon 8558 96核

内存： 2048GB

带宽： 300M共享

数据盘：15728GB 系统盘：960GB
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GPU硬件采购

全新/拆新PCIe显卡
B200显卡
Blackwell架构入门款，超大规模AI训练首选
Blackwell
架构
192GB HBM3e
显存
台积电4NP
工艺
独家SXM→PCIe改造
接口
1000W（需液冷散热）
TDP
支持FP4/FP8新精度、双芯片结构、192GB大显存
关键特性
超大规模AI训练、多模态AI任务、高扩展性集群
适用场景
B300显卡
Blackwell Ultra架构旗舰款，大模型推理与扩展性巅峰
Blackwell Ultra
架构
288GB HBM3
显存
台积电4NP
工艺
独家SXM→PCIe改造
接口
1100W（需液冷散热）
TDP
FP4稠密算力提升50%、12层HBM3e显存、NVLink NVL72
关键特性
超大规模模型推理、万亿参数级模型训练、高带宽需求场景
适用场景
H100显卡
Hopper架构经典款，常规AI任务首选
Hopper
架构
80GB HBM3
显存
台积电4nm
工艺
PCIe 5.0 x16
接口
350W
TDP
支持FP8混合精度计算、第四代Tensor Core
关键特性
常规AI训练、大模型推理、中小规模集群
适用场景
H200显卡
Hopper架构升级款，显存与带宽强化
Hopper
架构
141GB HBM3e
显存
台积电4nm
工艺
PCIe 5.0 x16
接口
350W
TDP
继承H100的FP8支持，通过HBM3e显存解决大模型“内存墙”问题
关键特性
中大型模型推理、大模型微调、现有Hopper集群升级
适用场景
全新/拆新GPU服务器
H100整机
超微Supermicro SYS-821GE-TNHR
NVIDIA 8*H100 80GB SXM5
GPU类型
8558(48C,2.1GHz 330W)*2
CPU
64G DDR5-4800*32
内存
7.68T NVMe*1
数据盘
960G SSD*1
系统盘
单口400G*1
IB卡
2-port 10G*1
网卡
3000W*6
电源
H200整机
超微Supermicro SYS-821GE-TNHR
NVIDIA 8*H200 141GB SXM5
GPU类型
8558(48C,2.1GHz 330W)*2
CPU
64G DDR5-4800*32
内存
7.68T NVMe*1
数据盘
960G SSD*1
系统盘
单口400G*1
IB卡
2-port 10G*1
网卡
3000W*6
电源
B300整机
B300 NVL8 AC (935-26287-0070-000)
GPU类型
Intel Xeon 6767P,2.4G,336M Cache,64C/128T(350W) (PK8072006269900)
CPU
64GB 6400 DIMM (M321R8GA0EB2-CCP)
内存
Samsung PM9D3a 3.84TB E1.S (MZTL3T8HFLT-00AW7)
数据盘
Hynix 1.92T 2280 SSD (HFS1T9GEJ8R176N)
系统盘
NVIDIA ConnectX-7 Dual-Port 200GbE/IB QSFP112 PCIe Adapter (MCX755106AS-HEA)
网卡
B200整机
SYS-A22GA-NBRT(10UX14 HGX 8GPU (Rear 1/0),X14DBG-DAP,CSE-GP100ITS )
准系统
P4X-GNR6960P-SRPKX-UCC
CPU
Samsung 96G 6400 DDR5
内存
Samsung PM9A3 2.5 寸 NVMe 3.84TB SSD (PCIe Gen4) MZQL23T8HCLS-00A07
数据盘
Samsung PM9A3 960GB NVMe PCIe4x4 U.27mm 1DWPD SYR SED Opal
系统盘
NVIDIA ConnectX-7 400GbE
网卡1
QXG-25G2SF-CX6
网卡1
5090液冷服务器

塔式5090液冷四卡工作站

定制机箱宽高深260*660*560mm

CPU：Intel Xeon Gold 6530 *2 

内存：32GB/DDR5*8

系统盘：960GB SATA *1

显卡：5090 32G *4

液冷套件：一拖二一体冷板式液冷套件*2

电源：2000W*2

塔式5090液冷四卡工作站

6U8卡直连

CPU：Intel Xeon Gold 6530(32Core,2.1GHz) *2 

内存：32GB/DDR5*16

系统盘：960GB SATA *1

数据盘：3.84T*1

显卡：5090 32G *8

电源：2600w*4

配件：CPU冷板*2 GPU冷板*8 分水器*2 快接头*20 EPDM管道*1套 16KW机架式风液CDU*1

对比维度
塔式5090液冷四卡工作站
机架式5090液冷八卡
应用场景
中小型AI任务、4K-8K渲染、高校科研、个人工作室实验
企业级大模型研发、8K工业化渲染、超算集群、规模化算力部署
体系配置
2颗Xeon CPU+4卡5090、512G内存、2TB NVME;塔式机箱，液冷+风冷， 总功耗~2000W
2颗Xeon 6530+8卡 5090、1TB内存、8.64TB存储； 6U机架式，冷板式液冷，高功耗
适配软件
Ubuntu/Windows、CUDA 11.7+、PyTorch/TensorFlow、 专业工具+基础监控
Ubuntu Server、CUDA 12.5+、分布式框架、集群软件+ 调度监控系统
关键时间
SD XL训练~120小时、AlphaFold2解析~22小时、渲染提效2-3倍
SD XL训练~72小时、8K渲染提效3倍、大模型迭代提效3倍+
定制服务器
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GPU服务器维修

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AI应用行业场景

在当今快速发展的人工智能领域，超级AI应用的构建不仅需要强大的算力资源和先进的大模型技术，还需要深入理解特定行业场景的需求，以实现高效、精准的应用设计。

  • AI+助手

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    AI健康助手

    智能健康助手可以为个人提供定制化的健康建议和生活方式改善方案。通过分析个人的生活习惯、饮食习惯以及运动频率等信息，提供个性化的健康改善建议。以帮助个人维护和提升自身的健康水平。

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  • AI+数据

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    AI采集

    在全民联网的环境下，数据的获取难度变低但辨别难度却增加了，AI采集系统能够自动搜集、整理和分析网络信息，为日常或模型提供实时的线索和数据支持。

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  • AI+工具

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    AI素材

    在创意产业中，如广告、影视制作和游戏开发，AI素材工具能够根据用户的需求。如一键生成或编辑视觉和音频素材。基于AI素材可以快速完成二次创作。

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  • AI+客服

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    AI客服

    AI智能客服系统能够提供24*7的即时响应服务，通过大模型技术理解用户需求，并给出准确的回答或解决方案。能够处理大量并发咨询，显著提升客户满意度和企业服务效率。

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