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- elektrisches Relais
- Frequenzumrichter
- Installieren Sie den GND-Anschluss auf der Platine.
- Transceiver
- Moduloptionskarte
- Modul
0102030405
NF5468A5
Produktdetails
Heterogene Rechenleistung: Bis zu 8 PCIe Gen4-Beschleunigungskarten mit doppelter Breite in 4U: Verifizierte Unterstützung für NVIDIA A100/H100, AMD Instinct, Intel Habana, Cambrian MLU, Suiyuan, Inspur-eigene M10A VPU usw. 2 x AMD EPYC 7003 (Milan/Milan-X), bis zu 64 Kerne/280 W pro Chip, 128 Kerne/256 Threads, 1536 MB L3-Cache; 32 x DDR4-DIMM, maximal 8 TB, Speicherbandbreite 750 GB/s. Direkte CPU-GPU-Verbindungstopologie (ohne PCIe-Switch), Latenz um 200–300 ns reduziert, Einzel-CPU? GPU-Bandbreite von 128 GB/s, viermal höher als bei herkömmlichen Lösungen. Speicher und E/A: Vorderseite: 12 × 3,5″/2,5″ Hot-Swap-fähige Einschübe (SAS/SATA/NVMe Hybrid) + 2 × M.2 NVMe Mirror Boot. Rückseite: 2 × 2,5″ + 1 × OCP 3.0 Netzwerkkarte (Hot-Swap-fähig, Austausch in 1 Minute) + 3 × PCIe x16 (25/100/200 GbE oder RAID-Karte). Optionale 8/16-Port-RAID-Karte mit 12 Gb/s, unterstützt RAID 0/1/5/6/10/50/60. Stromversorgung und Kühlung: 4 × 2200 W 80 PLUS Platinum (1600–3000 W), unterstützt 3+1- oder 2+2-Redundanz. Mittig angeordnete Lüfterwand (6 Lüftermodule) + unterteilte Luftführungsabdeckung für unabhängige CPU/GPU-Abdeckung. Luftkanäle; Kann 2 × 280 W CPUs + 8 × 300 W GPUs stabil belasten, mit einer Temperatur von ca. 60 ℃, wenn die GPU mit 330-340 W weiterarbeitet. Leistungstests (offizieller Prototyp: 2 x EPYC 7543 32C + 512 GB DDR4 + 8 x A100 40 GB): HPL CPU Gleitkomma: 4,2 TFLOPS (Doppelgenauigkeit), Speicherbandbreite: 373 GB/s (Effizienz 91 %), ResNet50-Training: 21.486 Bilder/s (8 × A100), ResNet50-Inferenz: 13 % Steigerung gegenüber dem T4-Nominalwert, Videotranskodierung: M10A VPU Einzelkarte ETHASH 108 MH/s, RTX3090 350 W Dauerbetrieb, typisches Szenario: 60 ℃, Training/Feinabstimmung großer Modelle mit einer Milliarde Parametern. Computer Vision/Natural Language Processing/Spracherkennung, Video-Encoding und -Decoding, Blockchain-HPC, Cloud-Gaming, Metaverse-Rendering

