CoreWeave hat das neueste GB200 NVL-72-System mit den neuen Dell XE9712-Servern implementiert. Das System wurde in einer Live-Demonstration in einem hochmodernen Switch-Rechenzentrum präsentiert, wo seine bahnbrechende Leistung und fortschrittliche Kühlinfrastruktur hervorgehoben wurden.
Das GB200 NVL-72-System von CoreWeave, das in Rob Roys Evo Chamber untergebracht ist, ist für die anspruchsvollsten Rechenlasten ausgelegt. Die Live-Demo begann mit dem NCCL All-Reduce-Test, einem Benchmark, der die ultrahohe Bandbreite und geringe Latenz der Nvidia NVLink-Verbindung zwischen den 72 GPUs des Racks demonstriert. Der Test stellt eine nahtlose Kommunikation zwischen den GPUs sicher.

Live-Training mit CoreWeaves Sunk
Der GB200 NVL-72 wurde außerdem mit einem Live-Trainingslauf mit Slurm auf Kubernetes (Sunk) getestet, bei dem das Megatron-Modell trainiert wurde. Die Trainingssitzung validierte das Rack mit einer realen Arbeitslast und demonstrierte die daraus resultierende Belastung der Kühl- und Stromversorgungsinfrastruktur.


Rob Roys Evo-Kammer
Der NVL72 ist in Rob Roys Evo Chamber untergebracht, die beeindruckende 1 MW Leistung und Kühlleistung pro Rack bietet. Dieser Infrastrukturfortschritt kombiniert 250 kW Luftkühlung mit 750 kW Direct-to-Chip-Flüssigkeitskühlungsleistung und gewährleistet so optimale Leistung für die anspruchsvollsten KI- und HPC-Workloads. Das ausgeklügelte Design der Kammer sorgt für effizienten Stromverbrauch und Wärmemanagement und unterstützt gleichzeitig die Computeranforderungen der nächsten Generation.
Fazit
CoreWeave ist ein klarer Branchenführer, wenn es darum geht, KI-Infrastruktur als Service anzubieten. Ein Großteil ihres Erfolgs ist auf ihre Fähigkeit zurückzuführen, die neueste KI-Infrastruktur schneller als andere Clouds zu integrieren. Die neuen Dell GB200 NVL-72-Systeme repräsentieren eine neue Ära des High-Performance-Computing. Sie kombinieren modernste GPU-Leistung, fortschrittliche Kühllösungen und Energieeffizienz, um den Anforderungen von KI, wissenschaftlicher Forschung und datenintensiven Anwendungen gerecht zu werden – ein großer Gewinn für ihre Kunden, die KI-Workloads in großem Maßstab ausführen.





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