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主要销售wiseteam品牌八大系列(AR
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NVIDIA H100 Tensor Core 超算/大语言模型,凌炫GR4208G服务器 通过 NVIDIA H100 Tensor Core GPU,在每个工作负载中实现出色性能、可扩展性和安全性。使用 NVIDIA® NVLink® Switch 系统,可连接多达 256 个 H100 来加速百亿亿级 (Exascale) 工作负载,另外可通过专用的 Transformer 引擎来处理万亿参数语言模型。与上一代产品相比,H100 的综合技术创新可以将大型语言模型的速度提高 30 倍,从而提供业界领先的对话式 AI。NVIDIA 数据中心平台性能持续提升,超越摩尔定律。H100 的全新突破性 AI 性能进一步加强了 HPC+AI 的力量,加速科学家和研究人员的探索,让他们全身心投入工作,解决世界面临的重大挑战。 H100 使双精度 Tensor Core 的每秒浮点运算 (FLOPS) 提升 3 倍,为 HPC 提供 60 teraFLOPS 的 FP64 浮点运算。融合 AI 的高性能计算应用可以利用 H100 的 TF32 精度实现 1 petaFLOP 的吞吐量,从而在不更改代码的情况下,实现单精度矩阵乘法运算。 H100 还采用 DPX 指令,其性能比 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 高 7 倍,在动态编程算法(例如,用于 DNA 序列比对 Smith-Waterman)上比仅使用传统双路 CPU 的服务器快 40 倍。 Hopper Tensor Core GPU 将为 NVIDIA Grace Hopper CPU+GPU 架构提供支持,该架构专为 TB 级加速计算而构建,可为大型 AI 和 HPC 提供 10 倍的性能。NVIDIA Grace CPU 利用 Arm® 架构的灵活性来创建 CPU 和服务器架构,该架构是专门针对加速计算而从头开始设计的。Hopper GPU 与 Grace CPU 搭配,使用 NVIDIA 超快速的芯片间互连技术,可提供 900GB/s 的带宽,比 PCIe 5.0 快 7 倍。与当今运行最快的服务器相比,这种创新设计将 GPU 的聚合系统显存带宽提高 30 倍,并且会将运行数万亿字节数据的应用性能提高 10 倍。 凌炫推出,基于NVIDIA H100 80GB PCIe的GPU超算解决方案。本机的计算能力 FP64性能:208 TFLOPS FP64 Tensor Core性能:518 TFLOPS FP32性能:518 TFLOPS TF32 Tensor Core性能:6048 TFLOPS BFLOAT16 Tensor Core性能:12104 TFLOPS FP16 Tensor Core性能:12104 TFLOPS FP8 Tensor Core性能:24208 TFLOPS INT8 Tensor Core性能:24208 TFLOPS
凌炫GR4208G 8卡NVIDIA A800 80GB 机器学习/大语言模型GPU服务器 NVIDIA A800 Tensor Core GPU 可针对 AI、数据分析和高性能计算(HPC)应用,在各个规模下实现出色加速,有效助力全球高性能弹性数据中心。作为 NVIDIA 数据中心平台的引擎,相较于前一代NVIDIA Volta,A800 可提供高达 20 倍的性能。A800支持高效扩展,也可划分为七个独立的 GPU 实例,多实例 GPU (MIG)可提供统一平台,助力弹性数据中心动态地适应不断变化的工作负载需求。A800 80G PCIe NVIDIA A800Tensor Core 技术支持广泛的数学精度,可针对每个工作负载提供单个加速器。最新一代 A800 80GB 将 GPU 显存加倍,提供 2TB/s 的全球超快显存带宽,可加速处理超大型模型和海量数据集。A100 是完整 NVIDIA 数据中心解决方案的一部分,该解决方案由硬件、网络、软件、库以及 NGC 中经优化的 AI 模型和应用等叠加而成。作为性能超强的端到端数据中心专用 AI 和 HPC 平台,它可助力研究人员交付真实的结果,并将解决方案大规模部署到生产环境中。 凌炫针对AI、数据分析和高性能计算(HPC)应用,推出一款8卡GPU解决方案GR4208G 8卡GPU服务器 GR4208G具体参数凌炫GR4208G(24768-SH8A) GPU服务器的算力 GPU CUDA核数:55296个 显存:640GB FP64性能:77.6TFLOPS FP32性能:156TFLOPS Tensor Core FP64性能:156TFLOPS Tensor Core TF32性能:1248TFLOPS Tensor Core BFLOAT16性能:2496TFLOPS Tensor Core FP16性能:2496TFLOPS Tensor Core INT8性能:4992TFLOPS
凌炫LE5039 AMD EPYC Genoa 9004系列9654丨9554丨9354静音工作站 EPYC Genoa(热那亚)系列处理器,是AMD目前最新产品,和上代产品相比,新处理器内部封装的CCD数量从8个增加到12个,最大核心数量从64核增加到96核,并且支持12通道DDR5内存,提供了128条PCI-E 5.0通道,“这对企业和云数据中心来说意味着更低的资本支出、更低的运营成本和更低的总拥有成本” AMD EPYC Genoa处理器凌炫LINGXUAN品牌,借助EPYC Genoa 9004系列处理器,针对中小企业、科研院所,推出LE5039塔式静音工作站产品,适用于机器训练、机器学习、AI人工智能、有限元分析、流体动力学、CAE仿真、设计制造、仿真模拟等。凌炫LINGXUAN具体推荐产品如下:北京中科凌炫科技有限公司(简称:中科凌炫) 中科凌炫,是一家集高性能工作站、高性能服务器、高性能集群、AI GPU工作站、移动便携工作站、云计算、私有云及特殊应用研发、定制、生产,一体化平台和解决方案业界专业的颠覆性的创新者;总部在首都北京,研发部位于上海;“凌炫”是我公司注册的商标,凌炫工作站、服务器,以高效、高速、稳定、安全、灵活、多元化,定制化为主,团队累积了近12年的行业经验;产品主要应用于CAE/CAD/CAM、图形设计、影视特效、数值计算、大数据分析、图像处理、人工智能、人脸识别、仿真、设计研发等行业。客户涵盖:高等院校、科研领域、能源、医疗、航空航天、气象、军事、电力、金融、广电、制造、地质物探、建筑设计、石油化工、人工智能等领域。
如何打造192核384线程有限元计算、机器学习服务器 2023年年初,各种报到AMD EPYC宵龙9654处理器的性能测试文稿,,AMD这次发布的9004系列处理器,从96核心128线程至16核32线程,均采用Zen4架构,内存支持DDR5 ECC REG,PCIe Gen5带宽。AMD 9004处理器家族 从上图可以看出,这个EPYC 9654,是这一代处理器的老大哥,单颗处理器96核心,192线程,最高主频可达3.7GHz,全核加速频率3.55Ghz,基频2.4Ghz,384MB超大三级缓存,功耗360W。看一下9654容颜,是不是更憨厚了,比上一代的体积又增加了。AMD 9654处理器 准系统的选择,超微、华硕、技嘉,基本上是目前是我们常用的几个品牌。 超微Supermicro官网看了一下,有三款支持双路的主板,都是在平台内使用。分别是 H13DSH( AS -1125HS / AS -2025HS/ AS -2125HS );三款机型应用于CPU计算,其特点,多核处理器、超大内存、超强存储功能、强大的Io扩展能力。 AS-1125HS 1U服务器AS-2025HS 2U服务器AS-2125HS 2U服务器H13DSG-O-CPU(AS -4125GS 8-10卡GPU平台);此平台应用机器学习、机器训练、AI人工智能、CPU+GPU异构高性能计算,需要注意的是,此平台配置的2+2(2000W)冗余电源,GPU配置功耗350一下的GPU,如:Tesal A800 80G/RTX A6000 Ada/RTX A6000/RTX 3090等。 AS 4125GS 8卡GPU平台AS-4125GS 10卡GPU平台H13DSG-O-CPU-D(AS -8125GS );8卡H100GPU服务器,目前最高性能的服务器,应用机器学习、机器训练、AI人工智能、CPU+GPU异构高性能计算等。 AS 8125GS
AMD 3995WX参数工作站主机丨主板丨内存丨显卡丨硬盘选型注意事项 2021年单颗处理器性能最强的处理器:AMD 线程撕裂者Pro 3995WX,64核128线程,最大频率可达4.2GHz,256MB三级缓存,具体参数见下图:内存大小是一台工作站关键性的参数,3995WX并没有标注支持多达内存容量,其实我也不知道他最大支持多少GB内存,目前测试过8条128G DDR4 3200插满,1TB内存容量,够不够使用看大家使用的软件,之所以能支持这么大的内存,原因在于线程撕裂者PRO处理器前身是EPYC宵龙处理器。为占据PC高端市场,AMD也是忍痛割爱,把这颗64核放到工作站处理器系列。 显卡,GeForce RTX3000系列是目前性能最好的系列,为首的是RTX3090 24G,其CUDA核心数达到10496个,绝对是深度学习的利器。2021年9月份RTX3090涡轮版售价1.9万,单看价格确实很高,从性价比来说一点都不贵,Quadro A5000 24G ,CUDA核心8192个,售价在2万左右;Quadro A6000 48G ,CUDA核心10752个,售价在3.5万以上。显而易见RTX 3090 性价比如此之高,也是经常断货的原因。 唠叨一下显卡结构,【涡轮版】和【普通三风扇版】,涡轮版适合多卡使用,每块显卡占据2个PCIE槽位;三风扇版,由于风扇和散热器超出了2个PCIE槽位,每块显卡要占据3个PCIE槽位;价格方面三风扇版要比涡轮版更优惠一些,性能都是一样。 硬盘选择分为3个部分:系统盘、缓存盘、数据盘 系统盘:顾名思义用来安装操作系统,系统盘建议选用NVMe协议M.2接口,据我了解PCI-E 3.0 NVMe协议M.2接口硬盘读取速度达到35000MB/s,PCI-E 4.0 NVMe协议M.2接口硬盘读取速度达到70000MB/s,选择主板时看一下M.2接口是不是PCI-E 4.0接口。 缓存盘:在处理数据比较大的时候就可以配置缓存盘,缓存盘的目的就是快速存储,其配置方法是多块NVMe M.2固态硬盘做RAID磁盘阵列,RAID0读写速度直接翻倍,性能提成显而易见。 存储盘:目前单盘容量达到18TB,使用1-2片就能解决存储问题,直接接到主板接口就可以了。如果存储数据非常大,3块硬盘或以上,建议:安装一块阵列卡,组建一个RAID 5 ,其使用容量N-1,允许一块硬盘损坏数据不丢失。阵列卡选择举例,LSI最新的是9300系列,常用的有9361-8i,其通道速度为12GB/s,勿选用9200系列,9261-8i 速度只有6GB/s。 以上为个人见解,有不足或错误之处请大家指出,谢谢!
AI GPU 机器学习工作站方案 GPU计算是高性能、高能效的异构计算解决方案,与CPU相比,GPU具有更高的运算速度和存储带宽,因此适合计算密集型任务。生物信息学利用应用数学、信息学、统计学、计算机科学的方法研究生物学的问题。在这个GPU时代, 利用GPU(图形处理器)来处理各种生物信息学以及生命科学代码的工作正如火如荼地进行着。 排序以及蛋白质对接等极其密集型计算任务能够在支持CUDA的GPU上实现巨大性能提升,下图是MUMmerGPU利用CUDA进行高吞吐量的DNA序列比对,结果非常明显GPU性能超越了CPU的性能(时间越短速度越快)。 利用GPU CUDA加速HMMER,HMMer是用PHMM来对蛋白质或氨基酸序列查询进行分类和匹配的生物信息学软件工具包,但是由于HMMer的并行特性,HMMer在传统的串行化CPU平台上运行十分耗时,利用GPU加速HMMER速度提升百倍。利用GPU加速HMMER 使用GPU CUDA执行Folding@home、处理Smith-Waterman序列比对、CMatch:快速蛋白质与基因序列串匹配等应用。 在这个GPU计算时代,Wiseteam 推出高性能、高能效的异构计算解决方案。 设备方案 Wiseteam GPU高性能高效异构计算工作站方案(静音型) 产品系列 SU超级工作站SP极速工作站CP复合工作站DW深度学习工作站 GE通用工作站FL移动工作站VT虚拟工作站GA机架工作站 处理器 支持2颗E5-2600v4系列处理器或4核E7-8800v4系列处理器最高主频:3.5GHZ最大核心:24核心48线程(单颗)最大缓存:60M 内存 最大容量:2TB内存规格: RECC DDR4 2400Mhz 硬盘类型 支持SATA、SSD、M.2、SAS、PCI-E 磁盘阵列 支持RAID0,1,5,6,10 GPU类型 nvidia Tesla nvidia Quadronvidia GeForce全系列支持NVIDIA* 多 GPU 技术 (NVIDIA* Maximus*)支持1-8块GPU(GPU数量取决于平台类型) 网络 双千兆以太网 操作系统 支持操作系统Windows、Linux全系列 设备特性 全速计算静音、睿频加速技术、 博锐技术、irtual-IQ技术、支持基于硬件的I/O虚拟化 保修政策 全国免费上门服务,享受三包服务,质保时间3年
AI GPU 机器学习工作站方案 GPU计算是高性能、高能效的异构计算解决方案,与CPU相比,GPU具有更高的运算速度和存储带宽,因此适合计算密集型任务。生物信息学利用应用数学、信息学、统计学、计算机科学的方法研究生物学的问题。在这个GPU时代, 利用GPU(图形处理器)来处理各种生物信息学以及生命科学代码的工作正如火如荼地进行着。 排序以及蛋白质对接等极其密集型计算任务能够在支持CUDA的GPU上实现巨大性能提升,下图是MUMmerGPU利用CUDA进行高吞吐量的DNA序列比对,结果非常明显GPU性能超越了CPU的性能(时间越短速度越快)。 利用GPU CUDA加速HMMER,HMMer是用PHMM来对蛋白质或氨基酸序列查询进行分类和匹配的生物信息学软件工具包,但是由于HMMer的并行特性,HMMer在传统的串行化CPU平台上运行十分耗时,利用GPU加速HMMER速度提升百倍。利用GPU加速HMMER 使用GPU CUDA执行Folding@home、处理Smith-Waterman序列比对、CMatch:快速蛋白质与基因序列串匹配等应用。 在这个GPU计算时代,Wiseteam 推出高性能、高能效的异构计算解决方案。 设备方案 Wiseteam GPU高性能高效异构计算工作站方案(静音型) 产品系列 SU超级工作站SP极速工作站CP复合工作站DW深度学习工作站 GE通用工作站FL移动工作站VT虚拟工作站GA机架工作站 处理器 支持2颗E5-2600v4系列处理器或4核E7-8800v4系列处理器最高主频:3.5GHZ最大核心:24核心48线程(单颗)最大缓存:60M 内存 最大容量:2TB内存规格: RECC DDR4 2400Mhz 硬盘类型 支持SATA、SSD、M.2、SAS、PCI-E 磁盘阵列 支持RAID0,1,5,6,10 GPU类型 nvidia Tesla nvidia Quadronvidia GeForce全系列支持NVIDIA* 多 GPU 技术 (NVIDIA* Maximus*)支持1-8块GPU(GPU数量取决于平台类型) 网络 双千兆以太网 操作系统 支持操作系统Windows、Linux全系列 设备特性 全速计算静音、睿频加速技术、 博锐技术、irtual-IQ技术、支持基于硬件的I/O虚拟化 保修政策 全国免费上门服务,享受三包服务,质保时间3年
AI GPU 机器学习工作站方案 GPU计算是高性能、高能效的异构计算解决方案,与CPU相比,GPU具有更高的运算速度和存储带宽,因此适合计算密集型任务。生物信息学利用应用数学、信息学、统计学、计算机科学的方法研究生物学的问题。在这个GPU时代, 利用GPU(图形处理器)来处理各种生物信息学以及生命科学代码的工作正如火如荼地进行着。 排序以及蛋白质对接等极其密集型计算任务能够在支持CUDA的GPU上实现巨大性能提升,下图是MUMmerGPU利用CUDA进行高吞吐量的DNA序列比对,结果非常明显GPU性能超越了CPU的性能(时间越短速度越快)。 利用GPU CUDA加速HMMER,HMMer是用PHMM来对蛋白质或氨基酸序列查询进行分类和匹配的生物信息学软件工具包,但是由于HMMer的并行特性,HMMer在传统的串行化CPU平台上运行十分耗时,利用GPU加速HMMER速度提升百倍。利用GPU加速HMMER 使用GPU CUDA执行Folding@home、处理Smith-Waterman序列比对、CMatch:快速蛋白质与基因序列串匹配等应用。 在这个GPU计算时代,Wiseteam 推出高性能、高能效的异构计算解决方案。 设备方案 Wiseteam GPU高性能高效异构计算工作站方案(静音型) 产品系列 SU超级工作站SP极速工作站CP复合工作站DW深度学习工作站 GE通用工作站FL移动工作站VT虚拟工作站GA机架工作站 处理器 支持2颗E5-2600v4系列处理器或4核E7-8800v4系列处理器最高主频:3.5GHZ最大核心:24核心48线程(单颗)最大缓存:60M 内存 最大容量:2TB内存规格: RECC DDR4 2400Mhz 硬盘类型 支持SATA、SSD、M.2、SAS、PCI-E 磁盘阵列 支持RAID0,1,5,6,10 GPU类型 nvidia Tesla nvidia Quadronvidia GeForce全系列支持NVIDIA* 多 GPU 技术 (NVIDIA* Maximus*)支持1-8块GPU(GPU数量取决于平台类型) 网络 双千兆以太网 操作系统 支持操作系统Windows、Linux全系列 设备特性 全速计算静音、睿频加速技术、 博锐技术、irtual-IQ技术、支持基于硬件的I/O虚拟化 保修政策 全国免费上门服务,享受三包服务,质保时间3年
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