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本文档介绍了 NVIDIA 企业级 AI 工厂的参考架构。 Supermicro SYS-212GB-FNR 系统。它全面解释了所采用的技术、每个组件的用途和配置。

Supermicro 和AMD Instinct MI355X 基准测试报告：结果表明，在工作负载能够充分利用 GPU 计算加速的情况下，其性能较仅使用 CPU 的系统实现了两位数的提升，使得以往需要数月模拟时间才能完成的工作负载，在 GPU 加速下只需数天即可完成。阅读报告了解更多信息。

Supermicro 面向 5G 网络、智能边缘和嵌入式应用的模块化解决方案。

Supermicro的产品组合包括多个专为对象存储上的 AI 工作负载而设计的高性能存储平台，可提供推理和训练所需的高吞吐量和低延迟。

适用于高密度人工智能和高性能计算机架的紧凑型即插即用冷却解决方案

适用于集群级部署的高效液液冷却解决方案

适用于风冷数据中心的无缝液冷-空冷解决方案

液冷基础设施规模解决方案

专为低能耗环境设计的基础设施级设施水冷系统PUE /WUE数据中心

自主多智能体监控、调试和修复Supermicro A+平台AMD Instinct™ GPU。

在本解决方案简介中，我们将介绍一个高性能存储集群，该集群专为在以太网上运行的最苛刻的 AI 训练和推理工作负载而构建。存储架构的关键组件包括： Supermicro配备 Micron E3.S 的 Petascale 服务器NVMe通过 NVIDIA Spectrum-X 以太网连接。

面向门店的一体化边缘基础设施解决方案

Supermicro X14 该系统提供卓越的存储性能和电源效率，为人工智能、高性能计算和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着诸多挑战。根据…… IDC 研究显示，全球 50% 的受访者表示，他们与人工智能相关的项目中，只有不到一半的项目取得了可衡量的业务成果；只有 11.4% 的受访者表示，他们从超过 75% 的人工智能项目中获得了可衡量的业务成果。

介绍企业 AI 成功的 4 个存储要素；探索如何合理配置数据湖（用于聚合企业数据）和湖屋（用于运行分析），从而助力 AI 时代取得成功。