NVIDIA企业级AI工厂参考架构(适用于Supermicro )
本文档为NVIDIA企业级AI工厂Supermicro 参考架构指南,全面阐述了所采用的技术方案、各组件的功能定位及配置参数。

本文档为NVIDIA企业级AI工厂Supermicro 参考架构指南,全面阐述了所采用的技术方案、各组件的功能定位及配置参数。

Supermicro 为5G网络、智能边缘及嵌入式应用提供Supermicro 解决方案。
基础设施级设施水冷系统,专为低PUE/WUE数据中心设计

本文档为NVIDIA企业级AI工厂Supermicro 参考架构指南,全面阐述了所采用的技术方案、各组件的功能定位及配置参数。

Supermicro 为5G网络、智能边缘及嵌入式应用提供Supermicro 解决方案。
基础设施级设施水冷系统,专为低PUE/WUE数据中心设计
适用于风冷数据中心的无缝液冷转风冷解决方案
集群级部署的高效液-液冷却解决方案
紧凑型即插即用冷却解决方案,适用于高密度AI和HPC机架

AMD GPUSupermicro 平台上的自主多智能体监控、调试与修复。

在本解决方案简介中,我们将介绍一款专为以太网网络上最严苛的人工智能训练和推理工作负载打造的高性能存储集群。该存储架构的核心组件包括:配备美光E3.S NVMe存储SupermicroPetascale服务器,通过NVIDIA Spectrum-X以太网技术实现互联。

Supermicro 提供卓越的存储性能和能效,为人工智能、高性能计算及关键企业应用提供最佳存储解决方案。

企业在业务流程和产品中寻求新的人工智能功能时面临重大障碍。根据IDC研究,全球50%的受访者表示,其人工智能相关项目中只有不到一半实现了可衡量的业务成果,仅有11.4%的受访者报告称超过75%的人工智能项目带来了可衡量的业务成果。

企业人工智能成功必备的四大存储要素;探索如何合理配置数据湖(用于整合企业数据)和湖仓架构(用于运行分析),为人工智能时代的成功提供动力。

采用直接芯片液体冷却技术以应对呈指数级增长的功耗问题

新云加速AI构建者——从灵感迸发到帝国崛起



