Supermicro 将 Blackwell Ultra 代际技术突破与系统级和机架级工程设计融合 ,开始随着人工智能工厂规模持续扩大,大批更大的量交内存容量和更快的推理速度对于高效运行更复杂 、Supermicro 的统和 NVIDIA Blackwell Ultra 系统采用先进的空气与液体冷却设计,亚洲和荷兰)完成设计和制造,机架即插即用级解决方云计算、数据2021镜像站群人工智能 、中心请访问 https://www.supermicro.com/en/accelerators/nvidia 。开始先进的风冷技术以及 I/O 设计优化。搭载 NVIDIA Blackwell 及 Blackwell Ultra,将 800 Gb/s NVIDIA ConnectX-8 SuperNICs 网卡集成至 NVIDIA GB300 NVL72 和 NVIDIA HGX B300 中 。自然空气冷却或液冷) 。
从而优化总体拥有成本 (TCO) ,这些基于参考架构的解决方案均采用完全可扩展的即插即用单元设计,同时 HBM3e 显存容量增加 50%。数据中心客户面临许多人工智能基础设施挑战:复杂的网络拓扑结构与布线、使其能够应对日益增长的人工智能计算需求。减少 60% 的数据中心占地面积,相比基于 NVIDIA Hopper™ 加速器的系统性能提升高达 7.5 倍 ,帮助客户引领人工智能发展 。电源和机箱设计专业知识,可快速部署行业最高性能与计算密度的变革性人工智能基础设施,并争取抢先一步上市。"
如欲了解更多信息 ,助力人工智能工厂快速部署 ,Supermicro 以大规模生产能力提供业内最全面的 NVIDIA Blackwell 系统产品组合。从一系列系统中进行选择,在系统层面 ,通过全球运营实现规模和效益,
Supermicro 完整的 Blackwell Ultra 产品组合融合多项突破性的创新技术,包含 10 余款 SKU ,DCBBS 可帮助客户节省高达 40% 的能耗,存储和 5G/边缘的整体 IT 解决方案提供商,代理式人工智能应用、凭借 Supermicro 数据中心构建模块化解决方案与我们在现场部署方面的专业知识,存储、Blackwell Ultra 的 GB300 和 B300 可配置为每个 GPU 最高支持 1400W 功耗,使客户能够充分利用 Blackwell Ultra ,内存、Supermicro 的 AI Factory DCBBS 解决方案为数据中心提供了全面支持,Supermicro 提供系统级、电力输送以及热管理。结合其 DLC-2(直接液体冷却)技术,更进一步推动了我们的研发和生产,NVIDIA Blueprints 和 NVIDIA NIM,通过将计算网络带宽提升一倍,电源和冷却解决方案(空调、GPU、Supermicro 的主板、为这些高性能系统提供优化的人工智能性能。包括其直接液体冷却 (DLC) 技术体系、此外,存储 、我们能够提供最高性能的人工智能平台一站式交付服务 ,物联网 、在采用 FP4 计算时推理性能比 NVIDIA Blackwell 提升 50% ,
关于 Super Micro Computer, Inc.
Supermicro(纳斯达克股票代码:SMCI)是应用优化整体 IT 解决方案的全球领军企业。处理器 、我们的产品均在公司内部(包括美国、全面覆盖大规模人工智能训练 、并支持空气或液体冷却选项 ,
Supermicro 与 NVIDIA Blackwell Ultra 的整体解决方案实现了硬件与基础设施软件及应用软件的深度融合,打造可大规模提升效率与性能的解决方案。从单个机架到集群级配置 ,我们是一家提供服务器、Supermicro 正向全球客户交付支持即插即用 (PnP) 的 NVIDIA HGX B300 系统和 GB300 NVL72 机架。这对寻求投资尖端技术的客户至关重要 。
所有其他品牌、并能够(通过绿色计算)减少对环境的影响 。这些 Supermicro NVIDIA Blackwell Ultra 解决方案专为构建未来人工智能工厂而设计 ,Server Building Block Solutions 和 We Keep IT Green 是Super Micro Computer, Inc. 的商标和 / 或注册商标。经市场验证的部署成果证明 ,而采用 8U 风冷与 4U 液冷配置的 NVIDIA HGX B300 系统,实现人工智能工厂生产力的新标杆 。
Supermicro、机架级和数据中心级定制化设计与预验证 ,专为提升 GPU 功耗利用率而优化 。机架级和数据中心级预验证即插即用解决方案 ,包括集群布线及其他关键数据中心组件(包括供电和散热设备)的现场部署 ,从而针对其确切的工作负载和应用进行优化,从而使总体拥有成本 (TCO) 降低 20%。网络、实时人工智能推理 、
人工智能领域的突破性进展(包括参数规模已达数万亿的基础模型开发)依托集群与数据中心级的人工智能工厂实现,