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.
Созданный на основе архитектуры NVIDIA Volta, он доступен в конфигурации с 16 или 32ГБ памяти и обеспечивает производительность на уровне 100 CPU.
- Графические картыДо 128Гб видеопамяти с 4-мя картами TESLA V100 NVLINK
- Центральный процессор2 x Intel Xeon Broadwell до 44 ядер в системе
- Оперативная памятьдо 2048Гб, DDR4
3DS LRDIMM - Питание
2 блока питания
2000W 80+ Platinum
Технические характеристики
CPU
2 x Intel Xeon Broadwell
поддержка 22 ядерных
Intel Xeon E-5 v4
поддержка 22 ядерных
Intel Xeon E-5 v4
GPU
4 x NVIDIA Cards
- Tesla V100 SXM2
RAM
16 x DIMM
- Max. 2048Гб, DDR4
2400/2133 MHz
ECC REG Memory
2400/2133 MHz
ECC REG Memory
SSD / HDD
- 4 x 2.5" hot-swap HDD/SSD
- Support Software RAID 0, 1, 5, 10
- Support hw RAID with LSI adapter
- Support Software RAID 0, 1, 5, 10
- Support hw RAID with LSI adapter
Network
2 x Gigabit LAN
- Intel I350-AM2, 2 x Gigabit LAN
- 1 x Mgmt LAN
- 1 x Mgmt LAN
Power
3 x 1600W
80+ Platinum
Reduntant
80+ Platinum
Reduntant
Запросить стоимость
Оставить запрос
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.
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.
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.
