$/kWh
Supermicro
Modello: AS-4124GO-NART+
Un vero sistema HGX A100 8-GPU: otto NVIDIA A100 80GB SXM4 GPU su una scheda madre NVSwitch che fornisce 640GB di pooled HBM2e e 600 GB/s di NVLink GPU-to-GPU, ospitato da doppi processori AMD EPYC in un case da 4U. Capacità di training distribuito di classe DGX A100 su una piattaforma su misura, configurata in base al tuo carico di lavoro da MillionMiner.
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1.200+ clienti in tutto il mondo
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L'AS-4124GO-NART+ risponde a una domanda di approvvigionamento che emerge in ogni conversazione sull'infrastruttura AI: come ottenere una vera capacità di training NVLink a 8 vie senza impegnare budget di livello frontier? Questa è la piattaforma Supermicro da 4U costruita attorno alla baseboard NVIDIA HGX A100 8-GPU, lo stesso complesso GPU di classe Delta che alimenta il DGX A100, e rimane uno dei percorsi più economici verso un'infrastruttura di addestramento distribuito genuino.
Il complesso GPU e perché NVSwitch sia l'intera questione. Otto NVIDIA A100 80GB SXM4 sono montate direttamente sulla baseboard HGX, interconnesse tramite NVSwitch in una mesh all-to-all. Ogni GPU raggiunge tutte le altre GPU a una banda passante bidirezionale NVLink di 600 GB/s, circa cinque volte superiore a PCIe Gen 4, senza instradamento attraverso l'host. Per l'addestramento distribuito, questa è la differenza tra scalabilità lineare e rendimenti decrescenti. La sincronizzazione dei gradienti dopo ogni passo di training rappresenta il collo di bottiglia nel lavoro multi-GPU, e il tessuto NVSwitch lo elimina. I server GPU PCIe, qualunque sia il numero di schede, non possono replicare questa topologia. Se il tuo carico di lavoro è realmente addestramento multi-GPU piuttosto che inferenza indipendente, l'architettura SXM più NVSwitch è ciò che stai effettivamente acquistando.
Memoria a livello di nodo. Ogni A100 80GB utilizza HBM2e con circa 2TB/s di bandwidth, e il nodo complessivamente totalizza 640GB di memoria GPU. In pratica, ciò supporta il fine-tuning completo di modelli nella gamma da 30B a 70B con parallelismo di modello, l'addestramento di modelli più piccoli con batch molto grandi e il servizio di inferenza di più modelli di classe 70B contemporaneamente. Ogni A100 si suddivide anche in fino a 7 istanze MIG, così un singolo nodo può presentare fino a 56 istanze GPU isolate hardware per inferenza multi-tenant, una densità che rende questa piattaforma popolare tra operatori di GPU cloud e servizi di inference.
Cosa significa NART+. Supermicro ha venduto questa piattaforma in due varianti. Il NART+ supporta i moduli A100 SXM4 con potenza superiore, che mantengono clock più elevati sotto carico continuo. Per una macchina che trascorrerà la vita al massimo utilizzo di training, i clock sostenuti si traducono direttamente in throughput, ed è per questo che il NART+ è la variante che gli operatori seri specificano.
La piattaforma host. Dual Socket SP3 supporta processori AMD EPYC 7002 e 7003 serie fino a 64 core ciascuno, 128 core e 256 thread per sistema. Trentadue slot DIMM supportano fino a 8TB di memoria DDR4-3200 ECC. La regola pratica per un nodo di training 8-GPU è avere memoria di sistema uguale o superiore alla memoria GPU totale, quindi configurazioni da 512GB a 1TB sono il punto di partenza pratico, con margine molto oltre. L'espansione PCIe Gen 4 supporta fino a una NIC a bassa altezza per GPU, consentendo GPUDirect RDMA con un rapporto 1:1 GPU-to-NIC per clustering InfiniBand o Ethernet ad alta velocità su più nodi. Le baie NVMe hot-swap gestiscono lo storage del dataset, e gli alimentatori Titanium-efficiency ridondanti gestiscono il fabbisogno energetico considerevole del nodo con spazio di failover.
Dove si posiziona l'A100 nella decisione d'acquisto. Le generazioni Hopper e Blackwell sono più veloci per GPU, e nessuno ne discute. Il caso A100 è diverso: è il acceleratore AI più collaudato in produzione mai deployato, ogni framework e stack di servizio è ottimizzato per esso, il suo ecosistema CUDA è completamente maturo, e il costo della piattaforma per unità di capacità di training collegata NVLink è notevolmente inferiore ai sistemi di generazione attuale. Per il fine-tuning, l'addestramento di scala media, i cluster di ricerca, i laboratori universitari e le flotte di inference, spesso la strategia economica di otto A100 collegati tramite NVSwitch supera quella di un numero minore di GPU più recenti. I team già operanti con infrastruttura A100 ottengono anche coerenza nella flotta: stessi driver, stessi container, stessa strategia operativa.
Dove si posiziona nel catalogo di MillionMiner. Il SYS-741GE-TNRT copre configurazioni flessibili da 1 a 4 GPU PCIe. Questa macchina supporta il vero training NVSwitch a 8 vie a livello di economia Ampere. Le piattaforme HGX H100 e H200 coprono il livello superiore, e il DGX GB200 copre il fronte avanzato. Poiché la classe di potenza GPU, la scelta CPU, la memoria, lo storage e il networking cambiano tutti la configurazione, ogni AS-4124GO-NART+ è configurata su richiesta: condividi il tuo carico di lavoro con MillionMiner, conferma la configurazione con uno specialista, e il sistema arriva testato, con le formalità doganali gestite, pronto per essere rackato.
Esistono due modi per far comunicare tra loro otto GPU A100 a 600 GB/s. Uno è l'NVIDIA DGX A100, un dispositivo sigillato con una configurazione fissa. L'altro è questo server: la stessa scheda base NVIDIA HGX A100 8-GPU SXM4 con tessuto NVSwitch, montata in una piattaforma Supermicro a 4U dove CPU, memoria, storage e networking sono specificati in base al tuo workload invece di essere decisi per te.
Il complesso GPU è la ragione della presenza di questa macchina. Otto moduli A100 80GB SXM4 si connettono tramite NVSwitch in una topologia full-mesh, quindi qualsiasi GPU scambia dati con qualsiasi altra GPU a 600 GB/s senza coinvolgere la CPU o il bus PCIe. È questo che permette alla formazione distribuita di scalare: la sincronizzazione dei gradienti tra tutte e otto le GPU si completa abbastanza rapidamente da far sì che l'aggiunta di GPU aumenti la velocità invece di creare overhead. Il nodo contiene 640GB di HBM2e combinati a circa 2TB/s per GPU, abbastanza per addestrare e perfezionare modelli con decine di miliardi di parametri tramite data o model parallelism, o per gestire decine di workload di inference in produzione contemporaneamente. La designazione NART+ è importante: questa variante supporta le versioni A100 80GB SXM4 ad alimentazione superiore, che mantengono frequenze più alte sotto carico di formazione continuo rispetto alla versione a potenza standard.
Il lato host è dimensionato per alimentare otto GPU affamate. Due processori AMD EPYC della serie 7002/7003 offrono fino a 128 core e 256 thread, 32 slot DIMM arrivano a 8TB di DDR4-3200 ECC, e gli slot PCIe Gen 4 supportano una scheda NIC ad alta velocità per GPU Direct RDMA quando si clusterizzano più nodi. MillionMiner configura l'intera build in base al tuo piano di training o inference e fornisce DDP in tutto il mondo.
I nostri specialisti in mining possono aiutarti a trovare il miner perfetto per la tua configurazione e il tuo budget.
Un vero server HGX A100 8-GPU. Otto GPU NVIDIA A100 80GB SXM4 sono montati su una scheda madre NVSwitch, offrendo a ogni GPU 600 GB/s NVLink verso tutte le altre GPU e 640GB di memoria combinata HBM2e attraverso il nodo. Due processori AMD EPYC, fino a 8TB di memoria DDR4 ECC, PCIe Gen 4 ovunque, e alimentazione Titanium ridondante in una piattaforma 4U. Questa è l'architettura dietro il DGX A100, su una piattaforma configurabile: scegli CPU, memoria, storage e networking, e MillionMiner la costruisce, testa e la spedisce in tutto il mondo DDP. La via comprovata verso un addestramento distribuito reale per team che desiderano NVLink a 8 vie senza spendere come una piattaforma Hopper-tier.
Otto GPU A100 80GB SXM4 in una configurazione full-mesh NVSwitch. 600 GB/s GPU-to-GPU, 640GB pool di HBM2e. Vero training distribuito, non un compromesso PCIe.
La stessa architettura Delta-class a 8-GPU come il DGX A100, con CPU, memoria, storage e networking specificati in base al tuo carico di lavoro invece che fissi.
Ogni A100 si divide in 7 istanze isolate. Un server presenta fino a 56 GPU partizionate hardware per inference multi-tenant e servizi cloud GPU.
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Sì. L'AS-4124GO-NART+ è costruito attorno alla scheda base NVIDIA HGX A100 a 8 GPU con moduli SXM4 e interconnessione NVSwitch, lo stesso complesso GPU di classe Delta utilizzato nel DGX A100. Questo è diverso dai server GPU PCIe: ogni GPU si collega a ogni altra GPU a 600 GB/s attraverso la mesh NVSwitch, che è l'architettura di addestramento distribuito realmente richiesta.
Supermicro ha spedito questa piattaforma in due varianti. Il NART+ supporta i moduli A100 80GB SXM4 ad alimentazione superiore, che garantiscono frequenze più elevate sotto carico di training continuo rispetto alla versione a potenza standard. Per un nodo che funziona a pieno utilizzo praticamente tutto il tempo, questo vantaggio di frequenza sostenuta si traduce direttamente in capacità di training.
Economics and maturità. L'A100 è l'acceleratore AI più collaudato in produzione mai distribuito, con un ecosistema CUDA completamente maturo e tutti i principali framework ottimizzati per esso. Il costo della piattaforma per unità di capacità di training con NVSwitch connesso è notevolmente inferiore ai sistemi di generazione Hopper. Per il fine-tuning, l'addestramento di medio livello, gli cluster di ricerca e le flotte di inferenza, otto NVLinked A100 spesso superano un numero minore di GPU più recenti con un budget equivalente. I team che estendono le flotte A100 esistenti mantengono anche un manuale operativo unico.
Stessa architettura fondamentale GPU: otto GPU A100 SXM4 su una scheda madre HGX con NVSwitch. Il DGX A100 è un dispositivo sigillato con una configurazione fissa e software e supporto bundle di NVIDIA. Questa piattaforma Supermicro offre lo stesso complesso GPU con un host configurabile: puoi specificare CPU, capacità di memoria, archiviazione e rete in base al tuo carico di lavoro effettivo, il che generalmente comporta un costo della piattaforma notevolmente inferiore per le stesse capacità di training.
Fine-tuning completo di modelli nella classe da 30B a 70B utilizzando il parallelismo tra modelli attraverso il nodo. Addestramento di modelli più piccoli con batch di dimensioni molto grandi. Serving di inferenza di più modelli di classe 70B contemporaneamente, o decine di modelli più piccoli. Con MIG, il nodo si suddivide in fino a 56 istanze GPU isolate per il multi-tenant serving di modelli di classe 7B-13B.
Dual AMD EPYC 7002 o 7003 series, fino a 64 core per socket, con 32 slot DIMM che scala fino a 8TB di DDR4-3200 ECC. La regola operativa per un nodo di training con 8 GPU è che la memoria di sistema sia uguale o superiore alla memoria totale delle GPU, quindi 512GB fino a 1TB è il punto di partenza pratico qui. Il caricamento dei dati e il preprocessing per otto GPU richiedono una larghezza di banda reale del host; un host sottodimensionato affama gli acceleratori costosi. MillionMiner dimensiona questo aspetto insieme a te durante la configurazione.
Sì. L'espansione PCIe Gen 4 supporta fino a una NIC a basso profilo per GPU, consentendo GPUDirect RDMA con un rapporto 1:1 tra GPU e NIC. Con adattatori InfiniBand o Ethernet ad alta velocità, più nodi AS-4124GO-NART+ formano un cluster di training in cui le GPU scambiano dati tra nodi senza coinvolgimento della CPU. Questo è il percorso standard di scale-out per carichi di lavoro che superano un nodo singolo con 8 GPU.
Questo è un nodo denso da 4U con otto GPU SXM4 ad alta potenza e doppi CPU server, alimentato da alimentatori ridondanti Titanium-efficiency. Pianifica una distribuzione di energia di livello datacenter e un flusso d'aria front-to-back ad alta capacità; non si tratta di una macchina da ufficio. MillionMiner conferma il consumo energetico e l'involucro termico esatti della configurazione specificata prima della costruzione, e l'hosting presso le strutture di MillionMiner è disponibile se preferisci non provvedere all'alimentazione sul sito.
Completamente. L'A100 esegue le versioni attuali di CUDA, e PyTorch, TensorFlow, JAX, TensorRT, Triton, vLLM e ogni principale stack di training e serving supportano in modo nativo Ampere. le flotte di A100 rappresentano ancora una quota sostanziale della capacità AI cloud globale, il che mantiene attivamente in vita l'ecosistema. MIG, NVLink e GPUDirect sono tutti strumenti maturi su questa piattaforma.
Il server è configurato su richiesta perché la classe di potenza GPU, CPU, memoria, storage e rete cambiano tutti in base alla build. Invia i dettagli del tuo carico di lavoro e dell'implementazione tramite il modulo di preventivo, conferma la configurazione con uno specialista di MillionMiner e il sistema verrà assemblato, testato e spedito in tutto il mondo DDP con dazi e dogane gestiti prima della consegna. La guida all'integrazione nel rack e l'hosting nei data center di MillionMiner sono entrambe disponibili.