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Supermicro ermöglichen extrem niedrigen PUE-Wert für GleSYS-Rechenzentren

Supermicro hat in Zusammenarbeit mit 3M, Intel, Kaori und Samsung gezeigt, dass Server, die in dielektrische Flüssigkeiten getaucht sind, die EDA-Leistung steigern und nicht nur die Kühleffizienz erhöhen.

Wir stellen die Supermicro BigTwin® Multi-Node Architektur vor, die Intel® Xeon® Scalable Prozessoren der dritten Generation unterstützt. Jetzt können Sie einen vollständig optimierten Server für Hyper Infrastructure, Software-Defined Storage und Content Delivery der Enterprise-Klasse haben, die hohe Verfügbarkeit, Leistung und Dichte für eine bessere, schnellere und umweltfreundlichere Lösung erfordern.

Optimiert für MongoDB® und andere Anwendungen, die hohe Leistung bei sehr geringer Latenz und Ultra Speicherserver erfordern

GPU-beschleunigte SuperBlade eignen sich ideal für die Ausführung konvergierter KI und HPC-Workloads, wie die hervorragende Leistung von Horovod KI und die Fähigkeit zur Skalierung von Schulungen über mehrere Knoten belegen. 

Die Echtzeit-Full-HD-Streaming-Lösung mit ⅓ der Kosten pro Kanal im Vergleich zu einem reinen Software-Encoding-Ansatz

Nutzen Sie Cloud- und Edge-Computing, um die digitale Transformation zu beschleunigen.

Eine Einführung in die Optimierung von Flexibilität und Wert.

Zertifizierte, interoperable Hardware- und Softwarepakete und fachkundige Unterstützung ermöglichen es Unternehmen, klein anzufangen und KI problemlos zu erweitern.

HPC-gestützte KI erregt weltweit Aufmerksamkeit.

Bereitstellung von Leistung nahe an der Datenquelle: Edge-Systeme, die mit Intel® Xeon® Scalable-Prozessoren für eine Reihe von Umgebungen optimiert sind

High-Density-Computing und Flexibilität am intelligenten Rand

Supermicro Workstations und Server unterstützen die nächste Generation der verteilten 3D-Zusammenarbeit und Industrie 4.0 mit NVIDIA Omniverse Enterprise.

Josh Grossman, Principal Product Manager bei Supermicro, zeigt verschiedene Konfigurationen des Universal GPU Systems und den Vorteil, die Plattform unabhängig von der Wahl der GPU und CPU für KI und HPC-Cluster standardisieren zu können.