SHARK A.I. GPU Server
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SHARK A.I. ist eine universell einsetzbare Carrier-Grade Plattform, welche für Edge-Anwendungen entwickelt wurde. SHARK A.I. - High Performance 4-GPU Server für Machine Learning, Deep Learning und Künstliche Intelligenz Künstliche Intelligenz (KI) ist heutzutage nicht nur ein akademisches Thema, sondern bewegt sich mit Anwendungen in den Bereichen Gesichtserkennung, Robotik, revolutionäre Analytik, Krankheitsvorbeugung und Smart City-Anwendungen schnell in die Praxis. Der bahnbrechende wissenschaftliche Fortschritt erfordert eine Beschleunigung von Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) sowie die zunehmende Akzeptanz von GPUs. 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. 4 GPU Dual-Socket 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. Framework Flexibility für unterschiedliche KI-Anwendungen. 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. Flexibles System für Edge High Performance Computing (EHPC) 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 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.

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