Компания SuperMicro Computer, Inc. (NASDAQ: SMCI), глобальный лидер в сфере высокопроизводительных и высокоэффективных технологий серверов и хранилищ, а также «зеленых» вычислений, сегодня объявила о поддержке графических ускорителей (GPU) NVIDIA Tesla V100 PCIe и V100 SXM2 в своих серверных платформах, оптимизированных для применения GPU. Для максимального ускорения пара приложений, использующих параллельные вычисления, таких как искусственный интеллект (AI), глубокое обучение, автономные автомобили, энергетика и инженерия/ наука, новые системы форм-фактора 4U от Supermicro с шиной NVIDIA NVLink нового поколения оптимизированы для предоставления высокой общей производительности. Серверная система SuperServer 4028GR-TXRT поддерживает восемь графических ускорителей (GPU) NVIDIA Tesla V100 SXM2 с максимальной полосой пропускания между ними для серьезных высокопроизводительных вычислительных кластеров и гипермасштабируемых рабочих нагрузок. Используя новейшую технологию соединений между графическими ускорителями NVIDIA NVLink, полоса пропускания которой в пять раз шире, чем у шины PCIe 3.0, эти системы отличаются наличием независимых зон охлаждения для графических ускорителей и процессоров, что обеспечивает бескомпромиссную производительность и стабильность даже при максимальной загрузке. Аналогичные, оптимизированные для предоставления максимальной производительности системы SuperServer 4028GR-TRT2 форм-фактора 4U могут поддерживать до 10 ускорителей Tesla V100 для шины PCIe, а благодаря инновационному и оптимизированному для использования GPU дизайну единого корневого комплекса PCIe, производительность обмена данными между GPU существенно возрастает. Для достижения еще большей плотности, система SuperServer 1028GQ-TRT поддерживает до четырех графических ускорителей Tesla V100 для PCIe всего на 1U высоты стойки. Идеально подходящие для работы с медиаданными, медицинскими изображениями и приложениями рендеринга мощные рабочие станции модели 7049GP-TRT поддерживают до четырех графических ускорителей NVIDIA Tesla V100. Современным приложениям анализа больших данных и улучшенным алгоритмам глубокого обучения требуется вычислительная мощность множества графических ускорителей (GPU), способных осуществлять между собой эффективную коммуникацию, предоставляя масштабируемую сеть GPU.
