KR6288-X2-A0-R0-00 は6U のハイパースケールトレーニングプラットフォームです。2 個の第 4 世代インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーと 1 個の NVIDIA HGX-ホッパー 8GPU モジュールを搭載し、業界トップの性能、究極の I/O 拡張、超高エネルギー効率を実現しています。4 倍に増えた CPU-GPU間帯域幅、4.0 Tbps に増えた ネットワーク帯域幅、8 TB のシステムメモリ、300 TB の超大容量ローカルストレージを備えた精密に最適化されたシステムは、巨大な規模のモデル向け多次元並列トレーニングのための通信と容量の要求を完全に満たすことができます。12 個の PCIe 拡張は、CX7、OCP3.0、複数の SmartNIC によって柔軟に構成でき、オンプレミスとクラウドデプロイのいずれにとっても理想的なソリューションになります。最も要求の多い 兆パラメータの Transformers モデルトレーニング、大型レコメンダーシステム、AIGC、メタバース作業負荷などの AI コンピューティングタスクを処理するために構築されました。
6Uシャーシに 8 個のNVIDIA 最新 GPUを 搭載、TDP は最大700 W
2x第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーをサポート
16PFlops AI性能が3倍に強化され業界トップクラスの性能。Transformer Engine により GPT ラージモードのトレーニング速度を著しく加速させます。
空冷式放熱オーバーヘッドが極めて低く、ファンが少なく、電力効率が向上
54 V、12 V 分離電源、N+N 冗長により電力変換損失を軽減
コールドプレートの適用率が 80% 以上の直接液冷設計、PUE ≤ 1.15
4 倍に増えた CPU-GPU間帯域幅による非常に高速なノード内接続性
最大 4.0 Tbps のノンブロッキング帯域幅による超高速スケーラブルノード間ネットワーキング
クラスタレベルでのアーキテクチャ最適化、GPU: コンピューターネットワーク: ストレージネットワーク= 8:8:2
完全なモジュール式設計と非常に柔軟な構成により、オンプレミスとクラウドデプロイのいずれにも対応
GPT-3、LLaMA、安定した拡散など、大規模モデルトレーニングで容易に利用可能
多様化した SuperPod ソリューションにより、AIGC、AI4Science、メタバースなど、最先端イノベーションを加速化
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