Hochleistungscomputersysteme für die Beschleunigung von GPUs sind ein entscheidender Faktor für spezifische Lösungen, die HPC-Anwendungen (High Performance Computing) und Remote-Virtualisierung optimieren müssen.

Der wissenschaftliche Fortschritt erfordert eine Beschleunigung von Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL). Mit der SHARK A.I. Serie hat BRESSNER jetzt High Performance GPU-Server im Portfolio, die speziell für solche Anforderungen entwickelt wurden.

Da die verschiedenen Anwendungen im Edge High Performance Computing individuelle Plattformlösungen benötigen, unterstützt BRESSNER Anwender mit kundenspezifischen Entwicklungen und stimmt CPU, RAM, GPU auf die jeweiligen Bedürfnisse ab.

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SHARK A.I. 4-GPU Server

SHARK A.I. ist eine universell einsetzbare Carrier-Grade Plattform, welche für Edge-Anwendungen entwickelt wurde. Durch die Kombination eines Server Nodes, einer PCIe-Erweiterung mit PCIe-Switch, kann das DEVKIT je nach Anforderungen der Anwendung eine Kombination von bis zu vier NVIDIA®-GPUs unterstützen. Eine konfigurierbare Edge-Plattform, die unterschiedliche Workloads und Anforderungen unterstützt, der GPU Server SHARK A.I. unterstützt mehrere Topologien und Bandbreiten zwischen GPUs und CPUs mit einfachen Kabelführungseinstellungen. Darüber hinaus ermöglicht die Infiniband-Unterstützung eine einfache Skalierung auf mehrere GPU-Cluster.

  • 4x PCIe x16 Gen3 GPU Slots (für 4x Double-Width oder 6x Single-Wide)
  • Skalierbarer Single-Sockel Intel® Xeon® Prozessor
  • 12x DDR4-2666 RDIMM Steckplätze (für insgesamt bis zu 384GB RAM)
  • 2x 2.5” SATA III 6Gb/s Hot-Swap Laufwerke an der Vorderseite
  • 2x 10 Gigabit Ethernet Ports (sowie 1x GbE angedacht für IPMI)
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Der SHARK A.I. 4 GPU Dual-Socket Server unterstützt sowohl Single- als auch Dual-Root-Komplexe für verschiedene AI-Anwendungen. Bei Deep-Learning-Anwendungen kann ein Single Root Complex alle GPU-Cluster nutzen, um sich auf große Lernprozesse und die CPU für kleine Aufgaben zu konzentrieren. Bei maschinellen Lernprozessen kann ein Dual Root Komplex den CPUs mehr Aufgaben zuweisen und weniger verteilte Lernprozesse zwischen GPUs anordnen. Der flexible Rahmen des GPU Server AI SHARK A.I. macht es zu einer äußerst flexiblen KI-Plattform. Durch Aktivierung einer Switching-Option zur Konfiguration bestimmter PCIe-Lanes von GPUs für bestimmte E / A- und CPU-Kerne wird der allgemeine Informationsfluss zu und von mehreren virtualisierten Anwendungen verbessert. Dies bietet dem Entwickler eine breite Palette an Optionen für die Konfigurierbarkeit und Verwaltbarkeit, ohne dass Systeme gestapelt werden müssen, wodurch wertvoller Platz, Energie und Kühlung verbraucht werden.

  • 8x PCIe x16 Gen3 GPU
  • 2HE Rackmount casing
  • Dual Socket Xeon® Scalable Processor
  • 16x DDR4 2666 RDIMM Slots
  • 1600W AC/DC Platinum PSU, 1+1 Redundanz
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SHARK A.I. 4-GPU Dual-Socket Server

Der SHARK A.I. unterstützt sowohl Single- als auch Dual-Root-Komplexe für verschiedene AI-Anwendungen. Bei Deep-Learning-Anwendungen kann ein Single Root Complex alle GPU-Cluster nutzen, um sich auf große Lernprozesse und die CPU für kleine Aufgaben zu konzentrieren. Bei maschinellen Lernprozessen kann ein Dual Root Komplex den CPUs mehr Aufgaben zuweisen und weniger verteilte Lernprozesse zwischen GPUs anordnen. Der flexible Rahmen des 8-GPU Server AI SHARK A.I. macht es zu einer äußerst flexiblen KI-Plattform.

  • 8x PCIe x16 Gen3 GPU Slots (für 8x Double-Width + 1x Single-Wide)
  • Skalierbare Dual-Sockel Intel® Xeon® CPU (bis 28 Kerne pro Sockel)
  • 24x DDR4-2666 RDIMM Steckplätze (für insgesamt bis zu 3TB RAM)
  • Bestens geeignet für High-Performance Cluster, Simulationen, Öl- und Gasförderung, Krypto-Mining sowie Gesichtserkennung
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SHARK A.I. 8-GPU Server
SHARK A.I. 10-GPU Server

Hochleistungscomputersysteme für die Beschleunigung von GPUs sind ein entscheidender Faktor für spezifische Lösungen, die HPC-Anwendungen (High Performance Computing) und Remote-Virtualisierung optimieren müssen. Der 10-GPU Server SHARK A.I. kann die Flexibilität und Agilität im Cloud-Bereich deutlich erhöhen. Er bietet die Flexibilität unterschiedliche Head Nodes zu implementieren und die Anzahl der GPUs pro virtueller Maschine (VM) frei zu wählen. Er ist ein ideales Hardwaresystem, das eine Vielzahl von Konfigurationen durch Softwareimplementierung unterstützt.

  • 10x PCIe x16 Gen3 GPU Slots (für 8x Double-Width + 1x Single-Wide)
  • Skalierbare Dual-Sockel Intel® Xeon® CPU (bis 28 Kerne pro Sockel)
  • 24x DDR4-2666 RDIMM Steckplätze (für insgesamt bis zu 3TB RAM)
  • Bestens geeignet für High-Performance Cluster, Simulationen, Öl- und Gasförderung, Krypto-Mining sowie Gesichtserkennung
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