ເບິ່ງ: 215 ຜູ້ຂຽນ: ບັນນາທິການເວັບໄຊທ໌ເຜີຍແຜ່ເວລາ: 2025-05-17 ຕົ້ນກໍາເນີດ: ສະຖານທີ່
ໃນໂລກທີ່ມີການພັດທະນາຢ່າງໄວວາຂອງການຄອມພິວເຕີ້ຟັງ, ການຄິດໄລ່ການຄອມພິວເຕີ້ແມ່ນເພີ່ມຂື້ນເກີນຂອບເຂດຂອງໂຄງລ່າງພື້ນຖານຂອງເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຂອງເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍພື້ນເມືອງ. ຈາກປັນຍາປະດິດເຂົ້າໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ເວລາຈິງ, ໃນປັດຈຸບັນອາໄສຢູ່ໃນລະບົບທີ່ມີຄວາມສາມາດຈັດສົ່ງຜົນງານທີ່ບໍ່ມີປະສິດຕິພາບ. ການປ່ຽນແປງນີ້ໄດ້ຮັບການນໍາໃຊ້ໃນຍຸກຂອງ ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ GPU RACKMOUNT - ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍທີ່ມີຄວາມຊ່ຽວຊານທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອເຮັດໃຫ້ກໍາລັງປະມວນຜົນຂອງຫນ່ວຍງານປະມວນຜົນກາຟິກ (GPUS) ສໍາລັບວຽກງານທີ່ມີປະສິດຕິພາບສູງ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ເຄື�່��» ເສີມເທົ່ານັ້ນ; ພວກເຂົາແມ່ນກະດູກສັນຫຼັງຂອງພື້ນຖານໂຄງລ່າງຟັງທີ່�ມເຢັນ: ຄວາມເຢັນທີ່ມີປະສິດທິພາບແມ່ນສໍາຄັນ. ລະບົບ Rackmount ມັກໃຊ້ຊ່ອງທາງການບິນທີ່ອຸທິດຕົນທີ່ອຸທິດຕົນ, ເຊິ່ງ GPU ຂອງທ່ານຕ້ອງເຫມາະສົມກັບປະມານ.
ໃນຖານະເປັນລະດັບການບໍລິການຂອງເມຄແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນຂອງການມີຮາດແວທີ່ສາມາດປະມວນຜົນວຽກງານຂະຫນານໄດ້ຮັບການສໍາຄັນ. ກະລຸນາໃສ່ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ GPU Rackmount: ເຄື່ອງຈັກທີ່ສ້າ�ມ່�ດປ��ສົງທີ່ຖືກສ້າງຂຶ້ນເພື່ອໃຫ້ຄອມພິວເຕີ້ທີ່ມີຄວາມຫນາແຫນ້ນ, ກວ້າງຂວາງໃນຂະນະທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງສຸດແລະປະສິດທິພາບສູງສຸດໃນສູນຂໍ້ມູນ.
ກ GPU RACKMOUNT Server ແມ່ນຫນ່ວຍບໍລິການຂອງເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍທີ່ອຸທິດຕົນທີ່ຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນກະດານ Rackmount ທີ່ໄດ້ມາດຕະຖານ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນຖືກປັບປຸງເພື່ອເປັນເຈົ້າພາບບັດ GPU ທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຢ່າງ. ບໍ່ຄືກັບເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍທີ່ມີຈຸດປະສົງທົ່ວໄປ, ເຄື່ອງຈັກເຫຼົ່ານີ້ຖືກປັບແຕ່ງເພື່ອວຽກງານກາຟິກທີ່ຫນັກ, ການຄອມພິວເຕີຫນັກ, ການຄອມພິວເຕີຫລື AI. ການປະສົມປະສານຂອງ GPUS ອະນຸຍາດໃຫ້ມີອໍານາດໃນການປຸງແຕ່ງຂະຫນານໃຫຍ່, ເຊິ່ງເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະໃນຫນ້າວຽກຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການຮຽນແບບວິທະຍາສາດ, ແລະການສະແດງແບບ 3D.
ໄດ້ ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ 4u rackmount ຈາກ daohe ເປັນຕົວຢ່າງຂອງການພົວພັນກັບ sophistication ໂຄງສ້າງຂອງເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ GPU ທີ່ທັນສະໄຫມ. ການສະຫນັບສະຫນູນເຖິງ 4 ຟຸດແລະ 12x 3.5 3.5 'Bays, ມັນຍັງມີ chassis ທີ່ສວຍງາມ - ອະນຸຍາດໃຫ້ມີການຍົກລະດັບໄວແລະຫຼຸດລົງໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ.
Cloud Computing ຄອມພິວ່ນຈະເລີນເຕີບໂຕໃນຄວາມປອດໄພ, ປອດໄພແລະການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດປັບຂະຫນາດໄດ້. ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວ່າ GPU Raceboount Servers ຄືລຸ້ນ Daohe 4u ຖືກອອກແບບດ້ວຍ ການເກັບຮັກພະໄວ້ກວ້າງຂວາງ . ດ້ວຍການສະຫນັບສະຫນູນສໍາລັບ 12 Bays ແລະ 4 NVME , Server, server ນີ້ສາມາດຈັດການກັບຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ໃຫຍ່ແລະ I / O-FORNORNERNE SUCESSIONE. ບໍ່ວ່າທ��ານກໍາລັງຈັດການກັບການສະແດງວິດີໂອຫຼືຊຸດຂໍ້ມູນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ການເກັບມ້ຽນທີ່ປອດໄພທີ່ຮ້ອນແຮງຊ່ວຍໃຫ້ມີການບໍາລຸງຮັກສາຢ່າງໄວວາແລະສູນການລົບກວນລະບົບສູນ.
ຕາຕະລາງ 1: ການເກັບຮັກສາການເກັບຮັກສາສະເພາະ
| ເພາະ | ດ້ານສະ |
|---|---|
| ຂັບ bays | 12 x 3.5 ' |
| ສະຫນັບສະຫນູນ NVME | HDDs 4 x NvME |
| ລອຍນ້ໍາຮ້ອນ | ແລ້ວ |
| ການຂະຫຍາຍພາຍໃນ | ສະລັອດຕິງ PCIE ທີ່ມີຄວາມສູງເຕັມຕົວ |
ລະດັບຄວາມສາມາດໃນລະດັບນີ້ຮັບປະກັນວ່າອົງກອນສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ໂດຍບໍ່ມີການຫ້າມກົດຫມາຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຮາດແວທີ່ມີມໍລະດົກ.
ຫນຶ່ງໃນລັກສະນະການກໍານົດຂອງກ ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ GPU RACKMOUNS ແມ່ນຄວາມສາມາດໃນ ການໃຊ້ບັດ GPU ທີ່ມີຄວາມຍາວເຕັມຮູບແບບ . ຮູບແບບການປະກອບແບບຟອມ 4U ຂອງຫນ້າທີ່ຮັບປະກັນວ່າ server ສາມາດຮອງຮັບ GPUS ຂະຫນາດໃຫຍ່, Watetage, ຕ້ອງການສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມ AI ແລະວຽກງານໃຫມ່. ໂດຍການສະຫນັບສະຫນູນເຄື່ອງຄອມພິວເຕີ້ PCIE, ລະບົບຈະສາມາດປັບຂະຫນາດໄດ້ແລະສາມາດພັດທະນາໄດ້ກັບຄວາມຕ້ອງການຄໍານວນທີ່ຈະເລີນເຕີບໂຕຂອງສະຖາປັດຕະຍະກໍາເມກຂອງທ່ານ.
ເປັນຫຍັງເລື່ອງນີ້:
ປະກອບ AI / ML ທີ່ຄ້າຍຄືກັບ Tensorflow ແລະ Pytorch ແມ່ນ GPU ທີ່ຂື້ນກັບ GPU ຢ່າງຫນັກ.
ການເລັ່ງ GPU ປັບປຸງການສະແດງຢ່າງຮຸນແຮງໃນຫນ້າວຽກຕ່າງໆເຊັ່ນ: ວິທະຍາສາດການປ່ຽນແປງ, ການຈໍາລອງວິທະຍາສາດ, ແລະການຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ.
ການປະມວນຜົນຂະຫນານ GPU ຊ່ວຍໃຫ້ມີເວລາທີ່ໄວຂື້ນເພື່ອການຕະຫຼາດ AI ແລະການວິເຄາະການວິເຄາະທີ່ແທ້ຈິງ.
ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ GPU RACKMOUNT ກໍາລັງປ່ຽນຄວາມຄາດຫວັງຂອງການປະຕິບັດໃນຄອມພິວເຕີ້ຟ��ງ. ຂອງພວກເຂົາ ຄວາມສາມາດໃນການປຸງແຕ່ງຂະຫນານ ແລະ ສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ມີຄວາມສູງ ອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຂົາໃຊ້ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍທີ່ອີງໃສ່ CPU ໂດຍອັດຕາສ່ວນທີ່ສໍາຄັນ.
ເວທີ Cloud Hosting AI ຫຼືຂໍ້ມູນໃຫຍ່ທີ່ໃຊ້ໃນການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງການອໍານາດຄອມພີວເຕີ້ທີ່ໃຫຍ່ຫຼວງ. GPU ແມ່ນເຫມາະສົມໂດຍສະເພາະສໍາລັບການເຮັດວຽກເຫຼົ່ານີ້ເພາະວ່າຄວາມສາມາດໃນການປະຕິບັດການຄູນແລະການຄິດໄລ່ແບບກົງກັນຂ້າມຢ່າງໄວວາ. ກ GPU RACKMOUNER Server ທີ່ມີຫຼາຍ gpus ສາມາດ:
ການຝຶກອົບຮົມ AI ແບບຈໍາລອງຢ່າງໄວວາໄວຂຶ້ນ.
ເປີດໃຊ້ລະບົບການຕັດສິນໃຈໃນເວລາຈິງເຊັ່ນ: ເຄື່ອງຈັກແນະນໍາຫລືການກວດແກ້.
ຈັດການກັບວຽກງານການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນຂໍ້ມູນທີ່ສັບສົນກັບຄວາມຄ່ອງແຄ້ວ.
ໃນຖານະເປັນບໍລິສັດເຄື່ອນຍ້າຍ AI Workloads ກັບ Cloud, ມີເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ GPU-Centric ຮັບປະກັນການປະຕິບັດສູງສຸດແລະມີປະສິດທິພາບສູງສຸດ.
ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ Rackmount, ໂດຍສະເພາະຜູ້ທີ່ເປັນເຈົ້າພາບ GPU, ຜະລິດຄວາມຮ້ອນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ການຈັດການຄວາມຮ້ອນທີ່ມີປະສິດທິພາບບໍ່ແມ່ນທາງເລືອກ - ມັນຈໍາເປັນ. ການອອກແບບຂອງ Daohe 4U ປະກອບມີສະຖາປັດຕະຍະກໍາອາກາດທີ່ມີປະສິດຕິພາບສູງ ແລະມີການຈັດຕໍາແຫນ່ງພັດລົມ , ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຄວາມຮ້ອນໄດ້ລະລາຍຢ່າງມີປະສິດທິຜົນເຖິງແມ່ນວ່າຈະມີການໂຫຼດຂອງ GPU ຢ່າງເຕັມທີ່.
ນອກຈາກນັ້ນ, ການຈັດສົ່ງພະລັງງານແມ່ນດີທີ່ສຸດໂດຍຜ່ານ:
ອຸປະກອນພະລັງງານແບບໂມດູນ.
ຕົວເລືອກ PSU ສໍາເລັດແລ້ວ.
ສາຍໄຟທີ່ມີຄວາມສໍາຄັນໃນການປັບປຸງການບິນແລະຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍພະລັງງານ.
ຄຸນລັກສະນະເຫຼົ່ານີ້ປະສົມປະສານກັບການສ້າງ ຄວາມຫນາແຫນ້ນສູງແຕ່ມີ ການແກ້ໄຂທີ່ມີປະສິດຕິພາບສູງທີ່ສຸດສໍາລັບການດໍາເນີນງານຄອມພິວເຕີ້ຟັງ 24/7.
ໃນ Cloud Gaming, ຄວາມຮັບຜິດຊອບແມ່ນທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງ. ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ GPU Rackmount ສົ່ງ ເຄື່ອງສະແດງຄວາມເປັນອັນຕະລາຍ ແລະ ອັດຕາການປະຕິບັດຂອງກອບທີ່ມີຄວາມສູງສູງ , ເຮັດໃຫ້ພວກມັນມີການແກ້ໄຂເວທີສະຕຣີມ.
ໃນ virtualization:
ເທັກໂນໂລຍີ Ponfthrough ອະນຸຍາດໃຫ້ VMs ຫຼາຍລຸ້ນແບ່ງປັນພະລັງງານ GPU.
ເຫມາະສໍາລັບສະຖານະການໄລຍະໄກ, CAD 3D, ແລະສະພາບແວດລ້ອມການຈໍາລອງ.
ສະພາບແວດລ້ອມການຄົ້ນຄວ້າທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ (HPC) ໃນການຄົ້ນຄວ້າແລະການປິ່ນປົວອາໄສການ ການປະຕິບັດງານຄອມພີວເຕີ້ ສະເຫນີ ກ່ຽວກັບ ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ GPU RACKMOUNT . ຈາກ DNA ຕາມລໍາດັບການສ້າງແບບຂອງອາກາດ, ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍເຫຼົ່ານີ້ສະເຫນີນັກຄົ້ນຄວ້າວ່າມີຄວາມສາມາດໃນການແຂ່ງຂັນໄດ້ໄວກວ່າເກົ່າແລະມີຂະຫນາດໃຫຍ່ຂື້ນ.
ຄໍາຕອບ: ໂດຍປົກກະຕິ, ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ 4U ຄືກັບຮູບແບບ Dahe ສາມາດສະຫນັບສະຫນູນ 4 ຫາ 8 gpus ຂະຫນາດເຕັມຮູບແບບ, ຂື້ນກັບການຕັ້ງຄ່າ PCIE ແລະຄວາມສາມາດໃນການສະຫນອງພະລັງງານພາຍໃນ.
ຄໍາຕອບ: ແມ່ນແລ້ວ, ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍສະຫນັບສະຫນູນ ອ່າວຂັບລົດຮ້ອນ , ຫມາຍຄວາມວ່າທ່ານສາມາດຍົກລະດັບຫຼືທົດແທນການຂັບຂີ່ໂດຍບໍ່ມີການຂັບຂີ່.
ຄໍາຕອບ: ໃນຂະນະທີ່ປະເພນີໄດ້ຮັບຄວາມໂປດປານໂດຍວິສາຫະກິດ, ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ GPU RACKMOUNT ແມ່ນສາມາດເຂົ້າເຖິງການເລີ່ມຕົ້ນແລະທຸລະກິດທີ່ມີຂະຫນາດກາງ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນຜູ້ທີ່ຢູ່ໃນ AI, Media, ແລະ Software.
ໃນເກນອາຍຸໄດ້ກໍານົດໂດຍຂໍ້ມູນ, ລະບົບອັດຕະໂນມັດແລະລະບົບສະຫລາດ, ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ GPU Rackmount ທີ່ເກີດຂື້ນເປັນສ່ວນປະກອບຂອງພື້ນຖານໂຄງລ່າງເມຄ. ສະເຫນີ ຄວາມໄວທີ່ບໍ່ມີການປຽບທຽບ, ຄວາມຍືດຍຸ່ນ, ແລະປະສິດທິພາບ , ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ຂົວຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງຮາດແວແລະຄວາມຕ້ອງການທີ່ເພີ່ມຂື້ນສໍາລັບຄອມພິວເຕີ້ທີ່ມີປະສິດຕິພາບສູງ.
ຈາກ AI ເຖິງການວິເຄາະທີ່ໃຊ້ເວລາທີ່ແທ້ຈິງແລະຕໍ່ໄປ, ໃຊ້ເຄື່ອງຍຂ່ຂ່າຍ rackmount ກັບ GPU Accelle
