Gigabyte G492-ZD0 HGX A100 8-GPU Server, Dual AMD EPYC 7742, 4U (Used)

Questi sono nodi prelevati dal data-center dalla flotta in ciclo, hardware che ha trascorso la sua vita utile in strutture professionali climatizzate. Prima della spedizione, ogni unità supera una diagnosi completa GPU su tutti e otto i moduli A100, controlli della storico di correzione degli errori HBM, verifica della salute dei link NVLink e NVSwitch, test di funzionamento delle ventole e dell'alimentatore, e test di carico sostenuto. Le unità che falliscono qualsiasi controllo non vengono spedite. I dettagli sulla condizione dell'unità specifica dell'offerta sono confermati nel tuo preventivo.

Poiché i maggiori operatori di AI ciclicamente aggiornano le flotte. Mentre hyperscalers e laboratori spostano la capacità sulle generazioni Hopper e Blackwell, la loro infrastruttura A100 entra nel mercato secondario. L'offerta è un sottoprodotto dei cicli di upgrade, non di guasto, ed è la ragione per cui la vera capacità di training NVSwitch è ora disponibile a una frazione del costo originario della piattaforma.

Pale e alimentatori, entrambi componenti commodity hot-swappable su questa piattaforma. I moduli A100 SXM4 stessi non hanno parti in movimento, e il silicio operato entro le specifiche termiche non si degrada nel tempo tipico dei data center. La preoccupazione legittima con le GPU usate è il danno nascosto, e questa è misurabile piuttosto che una questione di fiducia: la cronologia degli errori HBM, la salute NVLink e il comportamento termico sono leggibili dall'hardware, e questo è esattamente ciò che leggono i test pre-spedizione.

Otto GPU NVIDIA A100 80GB SXM4 su una mesh completa NVSwitch, 600 GB/s per GPU, pooling di 640GB di HBM2e. Ciò supporta il fine-tuning completo di modelli di classe 30B a 70B con parallélismo, l'addestramento con batch grande di modelli più piccoli e, tramite MIG, fino a 56 istanze GPU hardware-isolate per inferenza multi-tenant da una singola macchina 4U.

È leggermente sotto il limite insegnato da questo catalogo, ovvero memoria di sistema a o sopra la memoria totale GPU, rispetto al pool GPU da 640GB. Per molti carichi di lavoro di fine-tuning e inferenza è sufficiente; per pipeline di preprocessamento pesanti è la prima cosa da aggiornare. Sedici degli slot DIMM della piattaforma, su trenta due, sono aperti, quindi portare l'host a 1TB è un elemento quotato piuttosto che una riprogettazione, e MillionMiner lo dimensiona con te in base al tuo carico di lavoro effettivo.

Otto NIC da 200 Gb/s, uno per GPU, che è la topologia richiesta dal clustering GPUDirect RDMA: le GPU in nodi diversi comunicano direttamente attraverso il fabric senza coinvolgimento della CPU. Il nodo arriva pronto per il clustering, e scalare oltre una macchina è un'operazione di switch e cablaggio su cui MillionMiner fornisce consulenza durante la richiesta di preventivo.

Lo stesso complesso fondamentale GPU su tutti e quattro: otto A100 80GB SXM4 GPU su NVSwitch. Il DGX A100 aggiunge lo stack software di NVIDIA e supporto da parte di un singolo fornitore a un costo di appliance. Il Supermicro AS-4124GO-NART+ è la nuova configurazione configurabile. L'Exeton Quasar 640X è la nuova configurazione fissa. Questo nodo Gigabyte usato rappresenta il livello minimo: la stessa capacità di training al costo di ingresso più basso, con le condizioni verificate tramite test piuttosto che da sigillo di fabbrica. Gli acquirenti con un budget limitato iniziano da qui; MillionMiner quotano tutti e quattro onestamente.

Quando la memoria o la capacità di throughput sono già il vincolo. Carichi di lavoro che superano i 640GB per nodo, programmi di training in cui il throughput dell'FP8 Transformer Engine accorcia le tempistiche con valore commerciale, o servizi a lungo contesto oltre quanto possano contenere le GPU da 80GB, indicano tutti i sistemi H800, H200 e B200 in questo catalogo. Se i tuoi modelli rientrano comodamente nell'involucro A100, il nodo usato rappresenta l'acquisto razionale e i risparmi finanziano molto tempo di calcolo.

Completamente. Le attuali release di CUDA e ogni grande framework, PyTorch, TensorFlow, JAX, TensorRT, Triton, vLLM, mantengono un supporto maturo per Ampere, e le flotte di A100 continuano a detenere una quota significativa della capacità AI cloud globale, il che mantiene l'ecosistema attivamente mantenuto. MIG, NVLink e gli strumenti GPUDirect sono tutti ampiamente collaudati su questa piattaforma.

Inviate il vostro carico di lavoro e i dettagli della distribuzione tramite il modulo di preventivo. Un esperto di MillionMiner conferma il rapporto sulle condizioni dell'unità specifica, la copertura inclusa, eventuali aggiunte di configurazione come l'upgrade della memoria e il piano di consegna. Ogni sistema viene testato prima della spedizione e consegnato in tutto il mondo DDP con tasse e dogane gestite. L'hosting nei data center di proprietà di MillionMiner è disponibile come alternativa alla distribuzione in loco.