Supermicro AS-4124GO-NART+ 8x A100 HGX AI Server

Ja. Der AS-4124GO-NART+ basiert auf dem NVIDIA HGX A100 8-GPU Basis-Board mit SXM4-Modulen und NVSwitch-Interconnect, dem selben Delta-Klassen GPU-Komplex, der im DGX A100 verwendet wird. Dies unterscheidet sich von PCIe GPU-Servern: Jede GPU ist mit jeder anderen GPU über 600 GB/s durch das NVSwitch-Netz verbunden, was die Architektur ist, die verteiltes Training tatsächlich erfordert.

Supermicro hat diese Plattform in zwei Varianten ausgeliefert. Der NART+ unterstützt die höherleistungsfähigen A100 80GB SXM4 Module, die bei kontinuierlicher Trainingsbelastung höhere Taktfrequenzen als die Standard-Version aufrechterhalten. Für einen Knoten, der rund um die Uhr mit voller Nutzung läuft, verwandelt sich dieser anhaltende Taktvorteil direkt in Training-Throughput.

Wirtschaftlichkeit und Reife. Der A100 ist der am meisten produktionserprobte AI-Accelerator, der jemals eingesetzt wurde, mit einem vollständig ausgereiften CUDA-Ökosystem und jedem wichtigen Framework, das dafür optimiert ist. Die Plattformkosten pro Einheit der NVSwitch-verbundenen Trainingskapazität liegen deutlich unter denen der Hopper-Generation-Systeme. Für Feinabstimmung, mittelgroßes Training, Forschungskluster und Inferenz-Flotten übertreffen acht NVLinked A100s häufig eine kleinere, budgetäquivalente Anzahl neuerer GPUs. Teams, die bestehende A100-Flotten erweitern, verwenden ebenfalls ein einheitliches Betriebskonzept.

Gleiche grundlegende GPU-Architektur: acht A100 SXM4 GPUs auf einem HGX-Basisboard mit NVSwitch. Das DGX A100 ist ein versiegeltes Gerät mit einer festen Konfiguration und NVIDIA's gebündelter Software und Support. Diese Supermicro-Plattform bietet denselben GPU-Komplex mit einem anpassbaren Host: Sie spezifizieren CPUs, Speicherkapazität, Speicher und Netzwerk entsprechend Ihrer tatsächlichen Arbeitsbelastung, was in der Regel zu einem deutlich niedrigeren Plattformkosten für die gleiche Trainingskapazität führt.

Vollständiges Fine-Tuning von Modellen im Bereich von 30B bis 70B unter Verwendung von Modelparallelismus über den Knoten hinweg. Training von kleineren Modellen mit sehr großen Batch-Größen. Inferenz-Servierung mehrerer Modelle der 70B-Klasse gleichzeitig oder Dutzender kleinerer Modelle. Mit MIG teilt der Knoten sich in bis zu 56 isolierte GPU-Instanzen auf, um Multi-Tenant-Serving von Modellen der Klasse 7B bis 13B zu ermöglichen.

Dual AMD EPYC 7002 oder 7003 Serie, bis zu 64 Kerne pro Sockel, mit 32 DIMM-Steckplätzen, skalierbar auf 8TB DDR4-3200 ECC. Die Faustregel für einen 8-GPU-Trainingsknoten ist, dass der Arbeitsspeicher des Systems mindestens so groß sein sollte wie der gesamte GPU-Speicher, also sind 512GB bis 1TB die praktische Basis hier. Datenladen und Vorverarbeitung für acht GPUs erfordern echten Host-Durchsatz; ein zu klein dimensionierter Host verhindert, dass teure Acceleratoren effizient arbeiten. MillionMiner bemisst dies während der Konfiguration gemeinsam mit Ihnen.

Ja. Die PCIe Gen 4-Erweiterung unterstützt bis zu einer Low-Profile NIC pro GPU, wodurch GPUDirect RDMA bei einem Verhältnis von 1:1 GPU zu NIC ermöglicht wird. Mit InfiniBand- oder Hochgeschwindigkeits-Ethernet-Adapter bilden mehrere AS-4124GO-NART+-Knoten einen Trainings-Cluster, in dem GPUs Daten über die Knoten hinweg austauschen, ohne die CPU einzubeziehen. Dies ist der Standard-Scale-out-Pfad für Workloads, die eine einzelne 8-GPU-Node übersteigen.

Dies ist ein dichter 4U-Knoten mit acht hochleistungsfähigen SXM4-GPUs und dualen Server-CPUs, betrieben durch redundante Titanium-efficiency Netzteile. Planen Sie eine Stromversorgung auf Rechenzentrumsniveau und eine hochvolumige Front-to-Back-Luftzirkulation; es ist kein Gerät für die Büroumgebung. MillionMiner bestätigt vor dem Bau das exakte Leistungs- und Wärmebudget Ihrer spezifizierten Konfiguration, und das Hosting in den eigenen Einrichtungen von MillionMiner ist verfügbar, falls Sie die Stromversorgung vor Ort nicht bereitstellen möchten.

Vollständig. Der A100 unterstützt die aktuellen CUDA-Releases, und PyTorch, TensorFlow, JAX, TensorRT, Triton, vLLM sowie alle gängigen Trainings- und Serving-Stacks bieten erstklassigen Ampere-Support. A100-Flotten stellen nach wie vor einen beträchtlichen Anteil an der globalen Cloud-KI-Kapazität dar, was die kontinuierliche Wartung des Ökosystems gewährleistet. MIG, NVLink und GPUDirect-Tools sind auf dieser Plattform alle ausgereift.

Der Server ist auf Bestellung konfiguriert, da GPU-Leistungsklasse, CPUs, Speicher, Speicherplatz und Netzwerk alle die Konfiguration beeinflussen. Übermitteln Sie Ihre Arbeitsbelastung und Bereitstellungsdetails über das Angebotsformular, bestätigen Sie die Konfiguration mit einem MillionMiner-Spezialisten, und das System wird zusammengebaut, getestet und weltweit DDP mit Zöllen und Zollabfertigung vor der Lieferung versandt. Anleitungen zur Rack-Integration und Hosting in den Rechenzentren von MillionMiner sind ebenfalls verfügbar.