收购英伟达图形卡-整机/单卡/芯片
英伟达推出H200的GPU显卡。与前一代H100相比，H200的性能直接提升了60%到90%。相较于H100，此次的更新在于H200搭载了更快、更大的HBM3e的存储。H200的容量接近翻倍，带宽增加2.4倍，加速生成式AI和大语言模型的同时，推进HPC工作负载的科学计算。H200在700亿参数的Llama2大模型上的推理速度比H100快了一倍，而且在推理能耗上H200相比H100直接降低了一半。目前，H200预计于2024年第二季度出货。大模型的参数新高。H200的提前发布再次证明持续奔跑这种能力本身才是英伟达的护城河。在黄氏定律时代，GPU将推动AI性能实现逐年翻倍，GPU的进化速度可能远超投资者的预期。
当H100横空出世时，这几乎成为大模型时代Zui稀缺的资源。但是市场终究不会只让英伟达独自享受新时代的算力红利。随即，二号玩家AMD的MI300显卡推出，芯粒堆叠技术使得晶体管的数量达到疯狂的1460亿个。同时，这款显卡芯片集成了Zen4架构的24个CPU核心、大容量的InfinityCache无限缓存，还有8192-bit位宽、128GB容量的HBM3高带宽内存。Intel、IBM等科技巨头以及新晋企业正陆续推出新的AI芯片，试图与英伟达AI芯片抗衡；谷歌、微软、、阿里、百度等公司也纷纷布局自研芯片，以减少对外部供应商的依赖。所以，在芯片行业内，一款产品很难形成一个超过两年的护城河。此次更大内存，更大带宽的H200发布再次证明英伟达持续奔跑，持续的能力或是英伟达真正的护城河。看好AI进入快速发展的成长期，能见度持续至2024年。
1.）算力是一切变革的基础设施。此次H200的发布，将过去数据中心芯片两年一更新的速率直接翻倍。
2.）更强劲，更低价的大模型GPT 4Turbo发布降低进入门槛，自定义GPT+GPT应用商店预计将打造一个充满活力的软件与应用生态。
3.）性能无边的B100与GPT5预计在2024年发布，重磅升级或释放前所未有的生产力。
回收英伟达GPU显卡芯片/服务器/AI智能大模块/单卡/拆机型号：
型号AA---------A100-A800-H100-H800-SXM4-SXM5
GA100-893FF-A1 GA100-895GG1-A1 GA100-895FF-A1 GA100-875GG1-A1GA100-874AA-A1 GA100-884AA-A1 GA100-882AA-A1 GH100-884K-A1GH100-885F-A1 H800-865K-A1
GA102-895-A1 GA102-875-A1 GA102-850-A1 GA104-875-A1 TU102-875-A1AD102-30B-A1 AD102-87S-A1 AD102-895-A1 AD104-895-A1 AD103-301-A1AD104-875-A1
GA100-893FF-A1 GA100-895GG1-A1 GA100-895FF-A1 GA100-875GG1-A1GA100-874 AA-A1 GA100-884 AA-A1 GA100-882AA-A1 GH100-884K-A1GH100-885F-A1 H800865K-A1
GA102-895-A1 GA10-87-A1 GA102-85-A1 GA104-875-A1 TU102-875-A1AD102-30-A1 AD102-87-A1AD102-895-A1AD104-895-A1 AD103-301-A1AD104-875-A1TU104-450-A1 TU106-410-A1
TU1040-A1 TU102-300A-K1-A1 TU102-30AKS-A1 T7U104-400A-A1TU104-40O-A1 TU106-20A-KA-A1 TU106-400A-A1 TU106-400A-A1GP102-3004-K1-A1 TU102-300A4K5-A TU116-4-A1 TU116-310-A1
GP106-350-K1-A1 GV102-400-A1 GP104-30-A1 GP104-2-A1 GP104-40-A1GP106-400-A1 GP106-30-A1GP107-400-A1
平方毫米=10A。5平方毫米=16A或20A。4平方毫米=25A。6平方毫米=32A。10平方毫米=40A或50A。16平方毫米=63A。家庭配电选用什么型号的铜芯导线比较好这个问题；选用导线当然是选用有信誉的商户与有信誉的品牌国标铜芯导线。我个人认为；2.5平方毫米截面积以下（含2.5平方毫米截面积）适宜选用BVV型即双塑单根铜芯导线、4平方毫米截面积以上（含4平方毫米截面积）适宜选用双塑多芯铜芯导线，（说明；是选用7芯的而不是19芯的）。
专业回收英伟达显卡SXM4-整机/单卡/芯片