Komplexe maschinelle Lernprozesse durch GPU Cluster umsetzen
Unsere GPU Server unterstützen sowohl Single- als auch Dual-Root-Komplexe für verschiedene Anwendungen in Künstlicher Intelligenz. 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.
Features
Individuelle Edge Computing Plattformen
Da die verschiedenen Anwendungen im High Performance Edge Computing individuelle Plattformlösungen benötigen, unterstützt BRESSNER Anwender mit kundenspezifischen Entwicklungen und stimmt CPU, RAM, GPU auf die jeweiligen Bedürfnisse ab. Vor Auslieferung werden die Geräte im Labor einem 24-stündigen Burn-in-Belastungstest ausgesetzt. Alle möglichen Systeme unterstützen sowohl NVIDIA- als auch AMD-Grafikkarten, je nach Modell sind bis zu 10 Steckplätze möglich.
NVIDIA® und AMD Grafikkarten Unterstützung
Bei der Auswahl Ihrer Grafikkarten unterstützen unsere GPU Server eine Vielzahl von unterschiedlichen Grafikprozessoren.
Dazu gehören NVIDIA® RTX-3090, NVIDIA® Tesla, Intel Xeon Phi, AMD FirePro, GeForce GTX Titan X, Nallatech FPGA sowie GeForce GTX 1080. Ausgewählte Produkte bieten sogar gleich mehrere PCIe x16 Gen3 Host Anschlüsse, sodass bei der Konnektivität keine Wünsche offen bleiben. Hot-Swap Lüfter ermöglichen hierbei die notwendige Kühlung der Grafikkarten-Systeme.
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