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NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip 96GB
Esta página reúne las especificaciones de referencia del GH200 96GB y orientaciones para su implementación en proyectos de IA, independientes del inventario comercial de FusionPointAI.
Generación reciente
Solo referencia
Especificaciones técnicas verificadas
| Fabricante | NVIDIA |
|---|---|
| SKU exacto | GH200 96GB |
| Familia de producto | NVIDIA GH200 |
| Arquitectura | Hopper |
| Generación | Grace Hopper |
| Tipo de entidad | Superchip |
| Ciclo de vida | Generación reciente |
| Fecha de lanzamiento | El fabricante no ha publicado este dato. |
| VRAM | 96 GB |
| Tecnología de memoria | HBM3 |
| Ancho de banda de memoria | 4.000 GB/s |
| Potencia | 1000 W |
| Interfaz | NVLink-C2C |
| Formato | CPU-GPU · Superchip |
| Interconexión | NVLink-C2C |
| MIG / partición | Compatible |
| Formatos numéricos admitidos | FP64, FP32, TF32, BF16, FP16, FP8, INT8 |
| Pila de software | cuda, vllm, sglang, tensorrt-llm |
Adecuación a cargas IA
Inferencia LLM
La amplia memoria permite trabajar con checkpoints grandes y ejecutar inferencias en varias GPU, siempre que se hayan validado el entorno de ejecución y la topología.
Ajuste fino y entrenamiento
Adecuado para tareas de ajuste fino limitadas y desarrollo, una vez verificadas la compatibilidad del software, la refrigeración y la memoria disponible.
Imagen, vídeo y representaciones vectoriales
La aceleración FP16 admite cargas generativas y vectoriales dentro de la VRAM indicada.
Potencia y refrigeración
La potencia publicada de 1000 W requiere chasis, flujo de aire y alimentación adecuados.
Uso multi-GPU
NVLink-C2C es la interconexión registrada; la topología debe validarse por nodo.
Ecosistema de software
cuda, vllm, sglang, tensorrt-llm
Cronología del producto
Galería multimedia
Fuente oficial del fabricante
https://www.nvidia.com/en-us/data-center/grace-hopper-superchip/
Última verificación: 2026-08-24