强大的处理能力 采用全新的英特尔® Xeon® 至强可扩展系列处理器,更高的核心、更高的主频,更高的内存带宽,协同GPU计算卡,全面提升传输性能,提供更强大的计算能力; |
灵活的扩展能力 支持1颗INTEL至强可扩展系列处理器,2块NVIDIA全系GPU计算卡,采用双万兆互联,提高数据处理能。 |
应用领域:
主要针对生物信息学、计算化学、计算金融、计算流体力学、计算结构学、数据科学、安防监控、电子设计自动化、感觉与计算机视觉、机器学习、医学成像、数值分析、天气与气候等传统高性能计算(HPC)领域的应用。
深度学习应用模式采用大数据+深度神经网络模型相结合,以GPU集群方式对数据或深度网络模型进行并行化,加速程序执行效率。利用GPU来加速深度学习,训练深度学习网络,可以充分发挥GPU数以千计的计算核心高效并行计算能力,在使用海量数据训练场景下,所耗费时间大幅缩短,占用的服务器也更少。采用GPU集群作为基础架构搭建深度学习/机器学习平台,已成为目前该领域首选解决方案。
|
1nd Gen Intel® Xeon® Scalable Processors and Intel® Xeon® Scalable Processors |
芯片组 |
|
内存 |
|
|
|
|
|
Raid |
|
|
Single LAN with Intel® Ethernet Controller I210-AT |
|
|
1 PCI-E 3.0 x8 |
|
1PCI-E 3.0×4 |
|
|
|
VGA connector is dedicated for IPMI. |
|
|
|
2x USB 3.0 & 2x USB 2.0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
可选项 |
【PCI-E插槽数量】【电源规格】【CPU数量】【导轨】 |
|
|
最大数量: 1
最大数量: 12
最大数量: 8
最大数量: 8
最大数量: 1
最大数量: 1
最大数量: 2
|
1nd Gen Intel® Xeon® Scalable Processors and Intel® Xeon® Scalable Processors |
芯片组 |
|
内存 |
|
|
|
|
|
Raid |
|
|
Single LAN with Intel® Ethernet Controller I210-AT |
|
|
1 PCI-E 3.0 x8 |
|
1PCI-E 3.0×4 |
|
|
|
VGA connector is dedicated for IPMI. |
|
|
|
2x USB 3.0 & 2x USB 2.0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
可选项 |
【PCI-E插槽数量】【电源规格】【CPU数量】【导轨】 |
|
|