nvidia-gb200-nvl72
Détails de la source
Révision de la source: 801c660584bff35205159c5febc1ebd50f907c6ad9178a334be8ee0fb401224e
NVIDIA · Plateforme · Système en baie
Cette page présente les caractéristiques de référence du GB200 NVL72 et des conseils de déploiement de l’IA, distincts de l’inventaire commercial de FusionPointAI.
Schémas techniques
| Champ | Valeur |
|---|---|
| Fabricant | NVIDIA |
| SKU exact | GB200 NVL72 |
| Famille produit | NVIDIA GB200 |
| Architecture du modèle | Blackwell |
| Génération | Blackwell |
| Type d’entité | Système en baie |
| Cycle de vie | Actuel |
| Date de lancement | Non renseigné |
| VRAM | 13500 GB |
| Technologie mémoire | HBM3e |
| Bande passante mémoire | 576 000 GB/s |
| Puissance | Non renseigné |
| Interface | MGX NVL72 |
| Format | À l’échelle du rack · 72 GPU · Plateforme |
| Interconnexion | NVLink 5 |
| MIG / partitionnement | Non pris en charge |
| Formats numériques pris en charge | FP64, FP32, TF32, BF16, FP16, FP8, FP6, FP4, INT8 |
| Pile logicielle | cuda, vllm, sglang, tensorrt-llm |
La grande capacité mémoire permet de traiter des checkpoints volumineux et d’exécuter des inférences sur plusieurs GPU, à condition d’avoir validé l’environnement d’exécution et la topologie.
Convient aux opérations d’ajustement fin limitées et au développement, après vérification de la compatibilité logicielle, du refroidissement et de la mémoire disponible.
L’accélération FP16 prend en charge les charges génératives et vectorielles dans la VRAM indiquée.
Le fabricant ne publie pas de puissance de carte directement comparable.
NVLink 5 est l’interconnexion enregistrée ; la topologie doit encore être validée.
cuda, vllm, sglang, tensorrt-llm
Révision de la source: 801c660584bff35205159c5febc1ebd50f907c6ad9178a334be8ee0fb401224e
Il ne s’agit pas d’une photographie du produit.
https://www.nvidia.com/en-us/data-center/gb200-nvl72/
Dernière vérification: 2026-08-24