InfiniBand是专为RDMA设计的高性能网络技术，历经多次带宽升级，广泛应用于HPC和AI领域。采用胖树架构组网，由Mellanox（现为英伟达子公司）主导市场，提供高性能交换机、适配器和线缆，支持高速、低延迟的数据传输。

H800 GPU租用服务以成本效益高、灵活性强为优势，满足用户对高性能计算和AI训练的需求。通过选择专业服务提供商和合适配置，用户可轻松享受卓越性能，加速模型训练、数据分析等应用，是企业和研究机构的理想选择。

在组建512台H100的算力集群时，需要考虑多个方面，包括网络架构、数据存储、电力供应以及并行化处理等。本文对这一复杂过程的详细解析

A100服务器内部GPU通过NVSwitch高速连接，GPU与网卡间通过PCIe Switch相连。跨主机通信采用InfiniBand网络，采用Spine-Leaf架构。InfiniBand适合中小集群，RoCE更适用于中大型集群，因其成本低且技术迭代快。

H100算力服务器基于Hopper架构，性能卓越，适合智能计算、深度学习。租用需关注处理器、内存、存储、网络接口、软件支持、功耗散热及性价比等参数。

英伟达H800服务器专为AI和高性能计算设计，配置卓越，包括双路至强处理器、4TB内存、NVIDIA HGX H800 GPU模组等，支持多种操作系统，优化算法和硬件架构，适用于科研、工程模拟、AI等领域。

大模型训练需租用算力服务器，需考虑计算能力（CPU、GPU）、内存与存储、网络性能、能源效率与散热、机架与扩展性、软件与系统支持、成本与性价比及技术支持与服务等核心参数。

在选择GPU服务器时，用户需要综合考虑多种因素，包括计算性能、内存带宽、通信能力、成本效益以及应用场景等。英伟达作为GPU领域的领军企业，其产品线丰富，包括H100、A100、4090、V100、H20、L40S等多种型号，每种型号都有其独特的优势和适用场景。本文将详细解析这些型号的性能参数，并探讨在不同应用场景下该如何选择最适合的GPU服务器

随着人工智能（AI）技术在制药行业的应用日益广泛，从药物研发、生产优化、市场策略制定到药物警戒，AI正逐步塑造医药领域的未来。本文基于药融咨询《2023年中国AI制药企业白皮书》部分精彩内容，旨在探讨AI如何赋能药物生产流程的优化、支持药物市场战略的创新以及在药物警戒领域的应用现状，同时关注国内企业在这些领域的布局与进展。

自GPT-4发布以来，全球AI能力的发展势头有放缓的迹象。 但这并不意味着Scaling Law失效，也不是因为训练数据不够，而是结结实实地遇到了算力瓶颈。 具体来说，GPT-4的训练算力约2e25 FLOP，近期发布的几个大模型，比如Google的Gemini Ultra、Nvidia Nemotron 340B以及Meta Llama3 405B背后使用的训练算力大致与GPT-4相当，没有质的提升，因此无法解锁模型的新能力。

这是一个你熟悉的世界，但是换一个视角来看，它是一个由数字组成的新世界，而对这些数字进行处理的过程就是计算，计算所具备的能力就是算力。所以，支撑这个数字世界运转本质上并不是人力、物力或者财力，而是算力。

加速机器学习利用优化的硬件和软件，提高机器学习速度和效率，为数据科学家提供更多工具和资源。通过快速迭代、高精度预测和生产创造价值，加速机器学习有助于企业应对市场竞争。数据科学加速平台和GPU加速API使入门变得简单。