ເບິ່ງ: 185 ຜູ້ຂຽນ: ບັນນາທິການເວັບໄຊທ໌ເຜີຍແຜ່ເວລາ: 2025-05-19 ຕົ້ນກໍາເນີດ: ສະຖານທີ່
ປັນຍາປະດິດໄດ້ເກີດຂື້ນໃນຖານະເປັນຊາຍແດນທີ່ມີປະສິດທິພາບ, ຊຸກຍູ້ເຂດແດນຂອງການຄໍານວນດັ່ງກ່າວວ່າບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ. ໃນຖານະເປັນແບບ Ai ກາຍເປັນສະລັບສັບຊ້ອນທີ່ສຸດ, ຄວາມຕ້ອງການພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ມີປະສິດຕິພາບສູງ (HPC), ໂດຍສະເພາະການເລັ່ງ GPU, ໂດຍສະເພາະການເລັ່ງ GPU. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ກະດູກສັນຫຼັງຂອງອໍານາດຄອມພິວເຕີ້ນີ້ແມ່ນບໍ່ພຽງແຕ່ຢູ່ໃນ GPUs ຕົວເອງເທົ່ານັ້ນແຕ່ໃນ 4U GPU Server Chassis ເຮືອນນັ້ນແລະເຊື່ອມຕໍ່ພວກມັນ. ການເລືອກ Chassis ທີ່ເຫມາະສົມບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບການເກັບຮັກສາຫຼືຄວາມງາມຂອງການຈັດການ, ການຈັດການຄວາມຮ້ອນ, ຄວາມໄວ, ແລະ, ຄວາມໄວທີ່ຕົວແບບ AI ສາມາດຝຶກອົບຮົມໄດ້.
AI Workloads ເຊັ່ນ: ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ (ML), ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ (DL), ແລະການຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ Neural ຕ້ອງການການຄິດໄລ່ແບບຂະຫນານກວ້າງຂວາງ. GPUS Excel ໃນສະພາບແວດລ້ອມນີ້. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ໂດຍບໍ່ມີເຈີມທີ່ເຂົ້າກັນໄດ້ແລະດີທີ່ສຸດ, ແມ່ນແຕ່ gpus ທີ່ມີພະລັງທີ່ສຸດກໍ່ສາມາດ underperform ເນື່ອງຈາກຄວາມຮ້ອນຂອງກະແສລົມ, ຫຼື bandwidth tottlecks.
ຕົວ ຢ່າງ 4u ສະຫນອງໂຄງສ້າງແລະສະພາບແວດລ້ອມທາງດ້ານຮ່າງກາຍທີ່ຈໍາເປັນຕ້ອງ:
ຮອງຮັບ GPUS ທີ່ມີລະບົບສາຍດ່ວນທີ່ຫຼາກຫຼາຍ ໂດຍບໍ່ມີພື້ນທີ່ປະນີປະນອມຫຼືກະແສລົມ
ຮອງຮັບຂໍ້ມູນທີ່ມີຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ ທີ່ມີການຕັ້ງຄ່າ PCIE ທີ່ເຫມາະສົມ
ເປີດໃຊ້ການອອກແບບຄວາມຮ້ອນທີ່ດີກວ່າ ດ້ວຍການແຂ່ງຂັນທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການຝຶກຊ້ອມຮ້ອນແລະທິດທາງການບິນ Airfic
ອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການເຂົ້າເຖິງການເກັບຮັກສາໄວ , ໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ NVME ແລະ SATA ການປະສົມປະສານ
ຮັກສາຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືແລະເວລາ , ໂດຍສະເພາະໃນສະພາບແວດລ້ອມການຝຶກອົບຮົມ 24/7
chassis ທີ່ເລືອກບໍ່ດີສາມາດນໍາໄປສູ່ຄວາມຮ້ອນເກີນໄປ, ມີສຽງດັງຫຼາຍເກີນໄປ, ມີຄວາມຕື່ນເຕັ້ນ, ຫຼຸດຜ່ອນການຝຶກອົບຮົມແບບລະບົບທີ່ຫຼຸດລົງ, ແລະການຝຶກອົບຮົມແບບ AI ຊ້າລົງ. ເພາະສະນັ້ນ, ຕົວຂອງທ່ານບໍ່ແມ່ນຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບອໍານາດ - ມັນແມ່ນພື້ນຖານ.
ໃຫ້ກວດເບິ່ງສະເປັກຂອງຈຸດປະສົງທີ່ສ້າງ 4u Rackmount Server Chassis , ດັ່ງທີ່ເຫັນໃນ Dahe.com. ຮູບແບບນີ້ສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມຕ້ອງການທີ່ທັນສະໄຫມຂອງ AI ປະມວນຜົນຂໍ້ມູນແລະສະຫນອງເວທີຮາດແວທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍການເຮັດວຽກ.
| ລາຍລະອຽດ | ສະເພາະ |
|---|---|
| ປັດໄຈແບບຟອມ | rackmount 4u |
| ສະຫນັບສະຫນູນ GPU | ເຖິງ 8 ຊ່ອງສຽບສອງກິໂລ |
| ຂັບ bays | 12x 3.5 '/ 2.5 ' ຖາດ 'ແລກປ່ຽນຄວາມຮ້ອນ, 4x nvme u.2 ສະຫນັບສະຫນູນ |
| ຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງ Motherboard | e-atx, atx, micro-atx |
| ພັດລົມເຢັນໆ | fans ທີ່ມີຄວາມໄວສູງ 40x 8038 pwm |
| ການສະຫນອງພະລັງງານ | ການສະຫນັບສະຫນູນພະລັງງານທີ່ສໍາເລັດ |
| ອຸປະກອນ | ເຫຼັກທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງມີສໍາເລັດຮູບສີດໍາ Matte |
| ສະຫນັບສະຫນູນ backplane | SAS / SATA / NVME (ຕົວເລືອກທີ່ເຫມາະສົມກັບ) |
ສະເປັກເຫລົ່ານີ້ເນັ້ນຫນັກເຖິງຄວາມສາມາດໃນການອອກແບບເພື່ອເປັນເຈົ້າພາບ GPU ຫຼາຍຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ໃນຂະນະທີ່ຮັບປະກັນການຄວບຄຸມຄວາມຮ້ອນທີ່ດີທີ່ສຸດແລະສາມາດແບ່ງປັນທີ່ດີທີ່ສຸດ.
ບໍ່ວ່າ GPU ຂອງທ່ານມີອໍານາດແນວໃດ, ພວກເຂົາຈະລຸດລົງຄວາມໄວຂອງໂມງຂອງພວກເຂົາເພື່ອປ້ອງກັນຄວາມຮ້ອນຖ້າຫາກວ່າ chassis ລົ້ມເຫຼວໃນການ dimipate ຄວາມຮ້ອນ. ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ຄວາມໄວຂອງການຝຶກອົບຮົມຢ່າງຮຸນແຮງແລະວິທີການຂອງການປ່ຽນແປງເວລາ.
The 4u Chassis ໃນ Daohe.com ຖືກອອກແບບດ້ວຍ 4 ຄວາມໄວສູງຂອງແຟນບານ ທີ່ມີຄວາມຮ້ອນຮ້ອນ, ຮັບປະກັນອາກາດທີ່ສອດຄ່ອງກັນ, ຮັບປະກັນຄວາມສະດວກໃນການໂຫຼດຂອງ GPU. ແຟນໆເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສອດຄ່ອງກັບຍຸດທະສາດດ້ວຍການຈັດແຈງ GPU, ໃຫ້ຄວາມເຢັນໂດຍກົງໄປຫາສ່ວນປະກອບທີ່ຮ້ອນທີ່ສຸດ. ຜົນໄດ້ຮັບ? ປະສິດທິພາບທີ່ຍືນຍົງສູງສຸດໂດຍບໍ່ມີການປະນີປະນອມ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ຝາປິດເຫຼັກແລະຮູບແບບພາຍໃນປ້ອງກັນການ recirculation ອາກາດຮ້ອນ. ອາກາດເຂົ້າຈາກດ້ານຫນ້າແລະອອກໄປທາງດ້ານຫລັງ, ຮັກສາອຸນຫະພູມທີ່ສອດຄ່ອງກັນຕະຫຼອດຮອບວຽນການຝຶກອົບຮົມ AI ຂະຫຍາຍ.
ການຝຶກອົບຮົມ AI ບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບ GPUS ເທົ່ານັ້ນ. ຂໍ້ມູນມີບົດບາດສໍາຄັນເທົ່າທຽມກັນ. ຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ - ບາງຄັ້ງການບັນລຸ teraBastes ໃນຂະຫນາດທີ່ຕ້ອງການການເຂົ້າເຖິງໄວທີ່ສຸດ, ການເຂົ້າເຖິງການເກັບຮັກສາທີ່ຫນ້າເຊື່ອຖືເພື່ອຫລີກລ້ຽງການຖີ້ມຂໍ້ມູນ.
ນີ້ ແມ່ນ 4U Chassis ມີ 12 Bays ຂັບຮ້ອນທີ່ຮ້ອນ , ມີຄວາມສາມາດໃນການສະຫນັບສະຫນູນ 3.5 'ຫຼື 2.5 ' Sata Drive. ສິ່ງທີ່ສໍາຄັນກວ່ານັ້ນ, ມັນສະຫນອງ ການສະຫນັບສະຫນູນ 4x NVME U.2 , ເຊິ່ງສົ່ງຂໍ້ມູນໃນອັດຕາທີ່ໄວກ່ວາວັດຖຸດິບແບບດັ້ງເດີມ. ສໍາລັບ AI ສະຫມັກເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ຮູບພາບຫຼື NLP, ບ່ອນທີ່ອ່ານຜົນກະທົບຕໍ່ / ຂຽນຜົນກະທົບຄວາມໄວໃນເວລາການຝຶກອົບຮົມ, ການສະຫນັບສະຫນູນການຝຶກອົບຮົມແມ່ນເປັນການປ່ຽນແປງເກມ.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຄວາມສາມາດໃນການແລກປ່ຽນຄວາມຮ້ອນຫຼຸດຜ່ອນເວລາພັກຜ່ອນ, ເຮັດໃຫ້ການຂັບຂີ່ທີ່ຖືກປ່ຽນແທນຫຼືຍົກລະດັບໂດຍບໍ່ມີການປະຕິບັດງານລະບົບ - ເປັນສິ່ງທີ່ສໍາຄັນໃນສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດ.
AI Workloads ພັດທະນາຢ່າງໄວວາ. ສິ່ງທີ່ເຮັດວຽກໃນມື້ນີ້ອາດຈະເປັນສິ່ງທີ່ລ້າສະໄຫມໃນມື້ອື່ນ. ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວ່າເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຂອງເຊີບເວີຕ້ອງກຽມ ພ້ອມທີ່ຈະກຽມພ້ອມ.
ຈຸດເດັ່ນ 4U GPU Chassis ສະຫນັບສະຫນູນ E-ATX, AX, atx, ແລະ motherboard , ສະເຫນີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນສໍາລັບກະດານໃຫຍ່ຂອງ server. ການລວມເອົາ PCIE ຂະຫຍາຍຕົວຢ່າງຫຼາຍສະ ລັອດຕິງ ອະນຸຍາດໃຫ້ງ່າຍຕໍ່ການເພີ່ມ GPUS, NICS, ຫຼືເຄື່ອງເລັ່ງອື່ນໆຕາມຄວາມຕ້ອງການ.
ມັນຍັງສະຫນັບສະຫນູນ ອຸປະກອນພະລັງງານທີ່ຊ້ໍາບໍ່ຫນໍາ , ເຊິ່ງສະຫນອງເວລາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເຖິງແມ່ນວ່າໃນກໍລະນີທີ່ມີຄຸນລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນໃນການຝຶກອົບຮົມທີ່ສໍາຄັນໃນການເຜີຍແຜ່.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ການອອກແບບແບບໂມດູນຫມາຍເຖິງການຍົກລະດັບແລະການສ້ອມແປງແມ່ນກົງໄປກົງມາ. ນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງການເປັນເຈົ້າຂອງທັງຫມົດ (TCO) ໃນໄລຍະເວລາແລະຊ່ວຍໃຫ້ມັນເປັນທີມງານຮັກສາຈັງຫວະການປະດິດສ້າງຂອງ AI.
Q1: ສາມາດສະຫນັບສະຫນູນ GPI ໄດ້ຫຼາຍປານໃດທີ່ສະຫນັບສະຫນູນ 4U?
A: chassis ນີ້ສະຫນັບສະຫນູນ GPUS-Slot ໄດ້ເຖິງ 8 ສະລັອດຕິງ, ຂຶ້ນກັບເມນບອດແລະການຕັ້ງຄ່າ PSU.
Q2: ມັນເຂົ້າກັນໄດ້ກັບ NVIDIA ແລະ AMD GPU ບໍ?
A: ແມ່ນແລ້ວ, ມັນສະຫນັບສະຫນູນທັງ NVIDIA ແລະ AMD GPUS ທີ່ມີຂະຫນາດ Dual-slot-se ຂະຫນາດທີ່ໃຊ້ໃນການເຮັດວຽກຂອງ AI.
Q3: ການສະຫນັບສະຫນູນການເກັບຮັກສາປະເພດໃດແດ່?
A: The Chassis ສະຫນັບສະຫນູນການຂັບລົດ SATA ແລະ NVME U.2. ເຄື່ອງເຮັດອາຫານທີ່ກໍາຫນົດເອງສາມາດຕັ້ງຄ່າໄດ້ເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນ SAS ຖ້າຈໍາເປັນ.
Q4: ມີຕົວເລືອກທີ່ເຢັນຫຍັງແດ່?
A: ມັນມາກ່ອນທີ່ມີ 4X ປະສິດຕິພາບສູງສຸດຂອງແຟນບານ 8038 ແລະຊ່ວຍໃຫ້ມີການຕິດຕັ້ງເພີ່ມເຕີມຫຼືການຕິດຕັ້ງຄວາມເຢັນຂອງແຫຼວໂດຍອີງຕາມຜົນຜະລິດຄວາມຮ້ອນຂອງ GPU.
Q5: chassis ນີ້ສາມາດໃຊ້ໃນສູນຂໍ້ມູນວິສາຫະກິດບໍ?
A: ຢ່າງແທ້ຈິງ. ມັນໄດ້ຖືກສ້າງຂຶ້ນດ້ວຍເຫຼັກເກຣດສາມາດສະຫນັບສະຫນູນພະລັງທີ່ຊ້ໍາບໍ່ຫນໍາ, ແລະຖືກອອກແບບມາສໍາລັບການຕິດຕັ້ງ rack ທີ່ມີຄວາມຫນາແຫນ້ນສູງ.
ໃນການແຂ່ງຂັນເພື່ອການຄອບງໍາ AI, milliseconds ສໍາຄັນ. ການເລືອກທີ່ຖືກຕ້ອງ 4U GPU Server Chassis ບໍ່ແມ່ນການຕັດສິນໃຈຂອງເຄື່ອງສໍາອາງ - ມັນເປັນຍຸດທະສາດ. ຈາກການຄຸ້ມຄອງຄວາມຮ້ອນແລະການສະຫນັບສະຫນູນ GPU ເພື່ອເກັບຮັກສາຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະໃນອະນາຄົດ - ຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃນອະນາຄົດ, ຕົວຢ່າງທີ່ເຫມາະສົມເຮັດໃຫ້ຄວາມສາມາດຂອງພື້ນຖານໂຄງລ່າງຂອງທ່ານສົມບູນ.
ຮູບແບບທີ່ມີຢູ່ທີ່ Daohe.com ໃຫ້ທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງນັກພັດທະນາ AI ທີ່ທັນສະໄຫມແລະທີມງານພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ຕ້ອງການສະຫນັບສະຫນູນສະພາບແວດລ້ອມການຝຶກອົບຮົມການຕັດຫຍິບ. ດ້ວຍການອອກແບບແລກປ່ຽນປະສົບຮ້ອນຂອງມັນ, ຄວາມອາດສາມາດຫຼາຍ GPU, ການສະຫນັບສະຫນູນການສະຫນັບສະຫນູນຄວາມໄວສູງ, ແລະເຮັດຄວາມເຢັນຢ່າງແຂງແຮງ, ມັນເປັນຕົວແທນຂອງກະດູກສັນຫຼັງຂອງການພັດທະນາ AI ຢ່າງແທ້ຈິງ.
