FORSITE HPC 1400N
До четырех высокопроизводительных видеокарт NVIDIA® TESLA® V100 c интерфейсом NVLINK® в корпусе 1U.
Созданный на основе архитектуры NVIDIA Volta, он доступен в конфигурации с 16 или 32ГБ памяти и обеспечивает производительность на уровне 100 CPU.
Графические карты
До 128Гб видеопамяти с 4-мя картами TESLA V100 NVLINK
Центральный процессор
2 x Intel Xeon Broadwell до 44 ядер в системе
Оперативная память
до 2048Гб, DDR4
3DS LRDIMM
Питание

2 блока питания
2000W 80+ Platinum
Технические характеристики
Запросить стоимость
Опишите задачу или требуемую конфигурацию
Оставить запрос
Ваш email
Опишите задачу или интересующую конфигурацию
в свободной форме
ПЕРЕЙДИ НА НОВЫЙ УРОВЕНЬ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ
NVIDIA NVLink
Технология NVIDIA® NVLink™ обеспечивает более высокую пропускную способность, большее число соединений и повышенную масштабируемость для конфигураций с несколькими GPU или GPU в комбинации с CPU.
НОВЫЙ УРОВЕНЬ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ

NVIDIA NVLink может обеспечить прирост производительности до 46% по сравнению с сервером с идентичной конфигурацией с другим типом внутреннего соединения. Значительно более высокая пропускная способность и пониженная латентность позволяют увеличить нагрузки и масштабировать производительность по мере их роста.


ТРЕНИРОВКА АЛГОРИТМОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Оснащенный 43 тыс. ядер Tensor, Tesla V100 – это первый ускоритель, преодолевший барьер производительности в 100 тера-операций в секунду (TOPS) в задачах глубокого обучения. Второе поколение технологии NVIDIA NVLink™ соединяет несколько графических ускорителей V100, обеспечивая пропускную способность в 160 ГБ/с и позволяя создавать самые мощные вычислительные серверы. Модели, обучение которых занимало недели на системах предыдущего поколения, теперь можно натренировать всего за несколько дней. Благодаря такому серьезному сокращению времени, затрачиваемого на тренировку алгоритмов, искусственный интеллект поможет решить самовершенно новые проблемы.
Deep Learning Software
Набор программных библиотек RAPIDS даст вам возможность полностью выполнять сквозную передачу данных и аналитику на графических процессорах. Он основан на примитивах NVIDIA® CUDA® для низкоуровневой оптимизации вычислений, и демонстрирует параллелизм графического процессора и высокую пропускную способность памяти через интерфейсы Python. RAPIDS также фокусируется на общих задачах подготовки данных для аналитики и науки о данных. Это включает в себя API DataFrame, который интегрируется с различными алгоритмами машинного обучения для сквозного ускорения конвейера без затрат на сериализацию. RAPIDS также включает поддержку развертываний с несколькими узлами и несколькими графическими процессорами, что позволяет значительно ускорить обработку и обучение при гораздо больших размерах наборов данных.