Firma Supermicro zaprezentowała nową, kompleksową ofertę serwerów zaprojektowanych z myślą o wyznaczaniu nowych standardów w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) i obliczeń o wysokiej wydajności (HPC). Serwery te stanowią pierwszą w branży linię systemów NVIDIA MGX i są zbudowane na bazie superukładu NVIDIA GH200 Grace Hopper. Z myślą o radykalnej poprawie wydajności zadań AI, nowe produkty zostały zaprojektowane z wykorzystaniem najnowocześniejszych technologii.
Od integracji najnowszych technologii sieciowych i komunikacyjnych DPU po zastosowanie zaawansowanych rozwiązań chłodzenia cieczą firmy Supermicro dla wdrożeń o wysokiej gęstości, serwery te stanowią krok naprzód w zakresie skalowalnych i dostosowywalnych rozwiązań obliczeniowych.
Nowe modele serwerów obejmują:
ARS-111GL-NHR : Ten chłodzony powietrzem serwer to system GPU o wysokiej gęstości 1U, wyposażony w zintegrowany układ graficzny NVIDIA H100 i układ NVIDIA Grace Hopper Superchip. Dzięki połączeniu NVLink Chip-2-Chip o przepustowości 900 GB/s i do 576 GB pamięci koherentnej, serwer ten został zaprojektowany specjalnie do wymagających aplikacji, takich jak obliczenia o wysokiej wydajności (HPC), sztuczna inteligencja/głębokie uczenie się (AI/DEEP) oraz modele LLM (Large Language Models). System zawiera również 3 gniazda PCIe 5.0 x16 i dziewięć wytrzymałych wentylatorów hot-swap, zapewniających optymalne zarządzanie temperaturą.
ARS-111GL-NHR-LCC : Podobnie jak ARS-111GL-NHR, ten system to system GPU o wysokiej gęstości 1U, ale z dodatkową zaletą chłodzenia cieczą. Posiada te same podstawowe funkcje, co układ NVIDIA Grace Hopper Superchip i połączenie NVLink C2C o przepustowości 900 GB/s. Chłodzenie cieczą zwiększa efektywność energetyczną i sprawia, że system nadaje się do podobnych zastosowań wymagających dużej mocy obliczeniowej, ale z potencjalnie niższymi kosztami operacyjnymi dzięki siedmiu wentylatorom o dużej wydajności z możliwością wymiany na gorąco.
ARS-111GL-DHNR-LCC : Karta graficzna ARS-111GL-DNHR-LCC mieści dwa węzły w obudowie 1U, z których każdy obsługuje zintegrowany procesor graficzny NVIDIA H100 i superukład Grace Hopper. Dzięki pamięci koherentnej do 576 GB na węzeł, serwer ten zapewnia równowagę między wysoką mocą obliczeniową a oszczędnością miejsca. Doskonale nadaje się do zastosowań w systemach LLM, obliczeń o wysokiej wydajności (HPC) oraz sztucznej inteligencji (AI) i głębokim uczeniu maszynowym (Deep Learning).
ARS-121L-DNR : Ten serwer o wysokiej gęstości 1U zawiera dwa węzły, z których każdy obsługuje procesor graficzny NVIDIA H100 i 144-rdzeniowy procesor NVIDIA Grace CPU Superchip. Serwer posiada 2 gniazda PCIe 5.0 x16 na węzeł i może pomieścić do czterech dysków E1.S z funkcją hot-swap oraz dwa dyski M.2 NVMe na węzeł. Dzięki połączeniu NVLink o przepustowości 900 GB/s między procesorami, serwer ten jest zoptymalizowany pod kątem obliczeń o wysokiej wydajności, sztucznej inteligencji/głębokiego uczenia się i modeli LML.
ARS-221GL-NR : Karta graficzna ARS-221GL-NR to system GPU o dużej gęstości, 2U, który obsługuje do czterech kart graficznych NVIDIA H100 PCIe. Dzięki wbudowanej pamięci LPDDR5X o pojemności 480 GB lub 240 GB, serwer ten został zaprojektowany z myślą o zadaniach wymagających niskich opóźnień i wysokiej energooszczędności, co czyni go idealnym rozwiązaniem do obliczeń o wysokiej wydajności, aplikacji chmurowych o dużej skali oraz analizy danych.
SYS-221GE-NR : Ten serwer GPU o wysokiej gęstości i wysokości 2U obsługuje do czterech procesorów graficznych NVIDIA H100 PCIe i oferuje maksymalnie 8 TB pamięci ECC DDR5 w 32 gniazdach DIMM. Serwer posiada również siedem gniazd PCIe 5.0 x16 FHFL i obsługuje jednostkę przetwarzania danych NVIDIA BlueField-3 do wymagających, przyspieszonych zadań obliczeniowych. Dzięki obsłudze pamięci masowej E1.S NVMe serwer ten doskonale nadaje się do obliczeń o wysokiej wydajności, sztucznej inteligencji/głębokiego uczenia się oraz przetwarzania języka naturalnego LLM (LML).
Każda platforma MGX może zostać udoskonalona przy użyciu układów DPU NVIDIA BlueField-3 lub połączeń międzysystemowych NVIDIA ConnectX-7, co zapewnia znakomitą wydajność w sieciach InfiniBand lub Ethernet.
Specyfikacja techniczna
Nowe systemy NVIDIA MGX 1U firmy Supermicro zostały zaprojektowane z myślą o wysokiej wydajności i wyposażone w maksymalnie dwa superukłady NVIDIA GH200 Grace Hopper , każdy z dwoma procesorami graficznymi NVIDIA H100 i dwoma procesorami graficznymi NVIDIA Grace. Urządzenia te są wyposażone w 480 GB pamięci LPDDR5X dla procesora i 96 GB lub 144 GB pamięci HBM3/HBM3e dla procesora graficznego.
Systemy wykorzystują połączenia NVIDIA-C2C, które łączą procesor, kartę graficzną i pamięć z zawrotną prędkością 900 GB/s – siedem razy szybciej niż standard PCIe Gen5. Dodatkowo, modułowa konstrukcja obejmuje wiele gniazd PCIe 5.0 x16, co umożliwia rozbudowę o dodatkowe karty graficzne, jednostki DPU do zarządzania chmurą i danymi oraz rozwiązania pamięci masowej.
Pod względem efektywności operacyjnej, dwuwęzłowa konstrukcja 1U firmy Supermicro, wyposażona w technologię chłodzenia cieczą, obiecuje redukcję wydatków operacyjnych (OPEX) o ponad 40% przy jednoczesnym zwiększeniu gęstości obliczeniowej. Dzięki temu idealnie nadaje się do wdrażania dużych klastrów modeli językowych i aplikacji o wysokiej wydajności.
Przechodząc do konfiguracji 2U, platformy te są kompatybilne zarówno z procesorami NVIDIA Grace, jak i x86 i mogą obsłużyć do czterech pełnowymiarowych procesorów graficznych (GPU) dla centrów danych. Posiadają również dodatkowe gniazda PCIe 5.0 x16 dla wejścia/wyjścia oraz osiem zatok pamięci masowej EDSFF z możliwością wymiany na gorąco.
Ostatecznie systemy MGX firmy Supermicro zostały zaprojektowane z myślą o wszechstronności i wydajności, dzięki zastosowaniu procesorów NVIDIA Grace Superchip, które posiadają 144 rdzenie i oferują dwukrotnie wyższą wydajność w przeliczeniu na wat w porównaniu z obecnymi procesorami x86. Systemy te mają na celu redefiniowanie gęstości obliczeniowych i efektywności energetycznej zarówno w centrach danych hiperskalowych, jak i brzegowych.
Strony produktów:




Amazon