HUAWEI Atlas 300T AI Training Card

HUAWEI Atlas 300T AI Training Card

Высокопроизводительная карта для обучения моделей искусственного интеллекта, оснащенная процессорами Ascend. Поддерживает продвинутые функции кодирования и декодирования, а также интерфейс PCIe Gen4.0, обеспечивая высокую скорость передачи данных и эффективную работу в ресурсозатратных задачах.

ХАРАКТЕРИСТИКИ:

• Форм-фактор: Полной высоты, 3/4 длины, двухслотовая
• Процессоры: Ascend Processors
• Кодирование/декодирование:
  • H.264/H.265: 16 × 4K 60 FPS или 64 × 1080p 60 FPS
  • JPEG: Декодирование 1080p 2048 FPS, кодирование 1080p 256 FPS, макс. разрешение 8192 × 4320
  • PNG: Декодирование 1080p 240 FPS, макс. разрешение 4096 × 2160
• Сетевые интерфейсы: 1 × 100GE QSFP-DD
• Интерфейс: PCIe x16 Gen4.0
• Энергопотребление: Макс. 300 Вт
• Охлаждение: Пассивное воздушное охлаждение
• Условия эксплуатации:
  • Температура: от 5°C до 35°C
  • Влажность: 5% – 90% RH (без конденсации)
  • Температура хранения: от –40°C до +75°C
  • Высота: от 900 м до 3000 м (каждые 300 м температура снижается на 1°C)

КЛЮЧЕВЫЕ ОСОБЕННОСТИ:

• Мощная AI-платформа – предназначена для обучения и дообучения нейросетей.
• Высокая скорость обработки данных – поддержка многоканального кодирования и декодирования.
• Пропускная способность – PCIe x16 Gen4.0 и 100GE QSFP-DD обеспечивают быструю передачу данных.
• Энергоэффективность – пассивное охлаждение снижает затраты на эксплуатацию.
• Надежность в различных условиях – широкий диапазон рабочих температур и высот.

КОМУ ПОДОЙДЕТ:

• Центрам обработки данных – для высокопроизводительных AI-вычислений.
• Исследовательским институтам – для глубокого обучения и анализа больших данных.
• Компании, работающим в сфере AI-разработки – для обучения и тестирования моделей машинного обучения.
• Производителям решений для видеоналитики – для быстрой обработки изображений и потокового видео.

HUAWEI Atlas 300T AI Training Card – это мощное решение для профессионалов в области искусственного интеллекта, обеспечивающее высокую производительность и эффективность в обучении нейросетей.