GIGABYTE G363-SR0-AAX1 H100

GIGABYTE G363-SR0-AAX1

HPC/AI сервер, предназначенный для высокопроизводительного обучения ИИ, инференса и вычислительных задач. Оснащен двумя процессорами Intel® Xeon® и поддерживает NVIDIA HGX™ H100 с 4 графическими ускорителями, что делает его идеальным выбором для исследовательских институтов, компаний в области ИИ и дата-центров, занимающихся задачами ИИ и HPC.

ХАРАКТЕРИСТИКИ:

• Форм-фактор: 3U
• Процессоры: Два процессора Intel® Xeon® 5-го/4-го поколения Scalable, Intel® Xeon® CPU Max Series
• Память: DDR5 RDIMM, 16 x DIMM слотов, 8-канальная память на процессор
• Графические ускорители: NVIDIA HGX™ H100, 4 x SXM5 GPU
• Хранилище: 8 x 2.5" Gen5 NVMe/SATA/SAS горячих своп-отсеков, 1 x M.2 слот с PCIe Gen4 x4
• Сетевые интерфейсы: 2 x 10Gb/s LAN (Broadcom® BCM57416), 2 x 1Gb/s LAN (Intel® I350-AM2), 1 x Management LAN
• Питание: 2+1 3000W 80 PLUS Titanium избыточные блоки питания
• Управление: Aspeed® AST2600 Baseboard Management Controller, GIGABYTE Management Console web-интерфейс

КЛЮЧЕВЫЕ ОСОБЕННОСТИ:

• Два процессора Intel® Xeon® с поддержкой TDP до 350 Вт на процессор
• Модульная система с 4 графическими ускорителями NVIDIA HGX™ H100 SXM5 для интенсивных задач ИИ и HPC
• 16 слотов DIMM с поддержкой памяти DDR5 до 5600 МТ/с
• 2 x 10Gb/s и 2 x 1Gb/s LAN порта, а также различные варианты I/O для гибкости подключения
• Горячие своп-отсеки для хранения с поддержкой NVMe/SATA/SAS накопителей
• Высокий КПД блока питания с 3000 Вт избыточностью и сертификацией 80 PLUS Titanium

КОМУ ПОДОЙДЕТ:

• Научные и исследовательские центры. Идеален для сложных вычислений, моделирования и анализа больших данных.
• Компании, работающие с AI и ML. Подходит для обучения нейросетей и обработки машинного обучения.
• Финансовые и аналитические организации. Оптимален для высокопроизводительных расчетов и обработки больших объемов информации.
• ЦОД и облачные платформы. Разработан для масштабируемых вычислений и развертывания виртуализированных сред.

GIGABYTE G363-SR0-AAX1 — мощное и надежное серверное решение для самых ресурсоемких вычислительных задач, обеспечивающее максимальную производительность и гибкость.