Um 10 GPUs in einem hochwertigen 4U-Rackmount-Servergehäuse zu unterstützen, sind normalerweise die folgenden Bedingungen erforderlich:
Platz und Kühlung: Ein 4U-Gehäuse ist hoch genug, um mehrere GPUs aufzunehmen, und ist mit einem leistungsstarken Kühlsystem (z. B. mehreren Lüftern oder Flüssigkeitskühlung) ausgestattet, um die Wärme leistungsstarker GPUs zu bewältigen.
Skalierbarkeit: Unterstützt mehrere PCIe-Steckplätze, um sicherzustellen, dass 10 GPUs gleichzeitig installiert werden können und ordnungsgemäß funktionieren.
Netzteilunterstützung: Ausgestattet mit einem Hochleistungsnetzteil (normalerweise über 2000 W), um die GPU mit ausreichend Strom zu versorgen.
Motherboard-Kompatibilität: Unterstützt High-End-Server-Motherboards mit Multi-Channel-CPUs und bietet ausreichend PCIe-Kanäle.
Speicher und Netzwerk: Unterstützt Hochgeschwindigkeitsspeicher (z. B. NVMe SSD) und Hochgeschwindigkeitsnetzwerkschnittstellen (z. B. 10 GbE oder höher).
Maßgeschneidertes 4U-GPU-Servergehäuse
Funktionen: Unterstützt mehrere GPUs, effiziente Wärmeableitung, redundante Stromversorgung, geeignet für Rechenzentren und Hochleistungsrechnen.
Funktionen: 4U-Gehäuse, unterstützt mehrere GPUs, gutes Wärmeableitungsdesign, geeignet für Hochleistungsrechnen und Deep Learning.
Funktionen: 4U-Rack-montierbar, unterstützt mehrere GPUs, geeignet für Anwendungen auf Unternehmensebene und Hochleistungsrechnen.
Funktionen: 4U-Gehäuse, unterstützt mehrere GPUs, geeignet für Anwendungen auf Unternehmensebene und Hochleistungsrechnen.
Funktionen: Anpassbar nach Bedarf, unterstützt mehrere GPUs und flexible Konfiguration.
Vorsichtsmaßnahmen
Kühlung: Stellen Sie sicher, dass das Kühlsystem des Gehäuses die hohe Hitze der GPU bewältigen kann.
Stromversorgung: Wählen Sie eine Stromversorgung mit ausreichender Leistung, 2000 W oder mehr werden empfohlen.
Motherboard-Kompatibilität: Stellen Sie sicher, dass Ihr Motherboard die Installation mehrerer GPUs unterstützt.
Platzaufteilung: Stellen Sie sicher, dass im Gehäuse genügend Platz vorhanden ist, um Installationskonflikte zu vermeiden.
Diese Gehäuse eignen sich für Hochleistungs-Computing-Aufgaben, die Multi-GPU-Unterstützung erfordern, wie etwa Deep Learning, KI-Training usw.
Beitragszeit: 07.03.2025