Caractéristiques principales et spécifications techniques

Facteur de forme et évolutivité :
Conception de montage en rack 4U : Optimisé pour le déploiement dans les centres de données, il maximise l'utilisation de l'espace tout en offrant des performances maximales.
8 emplacements GPU double largeur : Prend en charge jusqu'à 8 cartes GPU haute performance (par exemple, NVIDIA H100, A100 ou équivalent), idéales pour le traitement parallèle dans les flux de travail AI/ML.
11x PCIe 5.0 Slots : Extension évolutive grâce à la connectivité Gen 5.0, permettant l'intégration transparente d'accélérateurs, de cartes d'interface réseau ou de contrôleurs de stockage supplémentaires.
Compatibilité CPU : Prend en charge les processeurs Intel ? Xeon ? Scalable Processors (jusqu'aux modèles à 28 cœurs), offrant des performances de calcul et d'E/S équilibrées.

Mémoire et stockage :
8 baies SATA HDD/SSD de 2,5 pouces (compatibles avec les SSD NVMe), prenant en charge l'accès aux données à grande vitesse et le stockage d'ensembles de données volumineux.
Intégration optionnelle de NVMe over Fabrics (NVMe-oF) pour une mise en réseau du stockage à faible latence.
32 emplacements DIMM DDR5 ECC : Jusqu'à 4 To de mémoire corrigée des erreurs, garantissant l'intégrité et la stabilité des données pour les applications critiques.

Options de stockage flexibles :
Alimentation et refroidissement :
Alimentations redondantes remplaçables à chaud : Options 1300W/1600W/2000W (redondance 1+1), supportant l'efficacité 80 PLUS Titanium pour les économies d'énergie et la fiabilité.
Système de refroidissement avancé : Équipé de ventilateurs et de capteurs thermiques à haut rendement, il garantit un flux d'air et un contrôle de la température optimaux, même en cas de charge de travail élevée. Les ventilateurs remplaçables à chaud permettent une maintenance aisée sans temps d'arrêt.

Facilité d'utilisation et d'entretien :
Conception sans outil : Panneaux latéraux à accès rapide et loquets sans outils pour une installation rapide du matériel.
Indicateurs en façade : Surveillance de l'état en temps réel (puissance, température, activité du GPU) via des écrans LED intuitifs.
Gestion des E/S et des câbles à l'arrière : Routage organisé des câbles PCIe, d'alimentation et de réseau, réduisant l'encombrement et améliorant l'efficacité du flux d'air.

Faits marquants

Performances optimisées par l'IA :
Combine la bande passante PCIe 5.0, la mémoire DDR5 et l'évolutivité multi-GPU pour accélérer les temps d'entraînement des modèles d'apprentissage profond (par exemple, la reconnaissance visuelle, le traitement du langage naturel).
Prise en charge des cadres de calcul distribué (par exemple, TensorFlow, PyTorch) pour un traitement parallèle transparent.

Évolutivité à l'épreuve du temps :
11 emplacements PCIe 5.0 et 8 emplacements GPU assurent la pérennité de votre infrastructure à mesure que les charges de travail AI/ML évoluent, permettant des mises à niveau incrémentielles sans remplacement de matériel.
La conception modulaire s'adapte à l'évolution des technologies de stockage et de réseau (par exemple, Ethernet 400 Gbps, InfiniBand).

Fiabilité et disponibilité
Les systèmes d'alimentation et de refroidissement redondants minimisent les points de défaillance uniques, ce qui est idéal pour un fonctionnement 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 dans les centres de données.
La mémoire ECC et la gestion thermique robuste garantissent la précision des données et la stabilité à long terme du matériel.

Déploiement rentable :
La conception sans outil et les composants remplaçables à chaud réduisent le temps de maintenance et les coûts de main-d'œuvre.
Les blocs d'alimentation à faible consommation d'énergie et les flux d'air optimisés réduisent les coûts d'exploitation sans compromettre les performances.

Applications cibles

Laboratoires de formation/recherche en IA
Grappes de calcul à haute performance (HPC)
Plateformes d'analyse de données d'entreprise et d'apprentissage automatique
Infrastructure d'informatique en nuage et d'IA périphérique
Modélisation financière, simulations scientifiques et traitement des données massives (big data)