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Publié le 19/04/2018

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QCT lance un nouveau serveur 2U Accelerator pour faire avancer l'informatique parallèle

Quanta Cloud Technology lance un nouveau serveur 2U Accelerator pour faire avancer l'informatique parallèle : le QuantaGrid D52BV-2U

Quanta Cloud Technology (QCT), un fournisseur mondial de solutions de centre de données, a annoncé aujourd'hui une nouvelle plate-forme informatique parallèle optimisée prenant en charge deux processeurs évolutifs Intel® Xeon®, quatre accélérateurs GPU à double largeur, 3 To de mémoire et huit lecteurs à facteur de forme remplaçables à chaud de 3,5 pouces. Ces caractéristiques font du QuantaGrid D52BV-2U une plate-forme polyvalente pour les applications intensives en calcul parallèle telles que les infrastructures de postes virtuels, les calculs à haute performance et l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage profond, la réalité virtuelle, et plus encore.

Ce nouveau système QCT 2U surmonte à la fois les défis thermiques et mécaniques qui sont le résultat des processeurs à haute performance communs et des GPU encombrants pour des performances optimisées. Le D52BV-2U peut contenir suffisamment de puissance de calcul (deux processeurs 28 cœurs, 3 To de mémoire), d'accélérateurs (quatre GPU 300 watts) et de ressources de stockage (80 To), ce qui vous apporte un package matériel sans contraintes ou des solutions intensives en infrastructures de postes virtuels. En outre, avec les derniers GPU NVIDIA® Tesla® V100, le D52BV-2U fournit 21,5 TFLOPS selon les tests LINPACK, ce qui démontre l'efficacité réelle du système pour gérer les charges de travail en calculs à haute performance pour les tâches de calcul dans le pétrole et le gaz, la finance, les prévisions climatiques, etc. Néanmoins, le D52BV-2U est également idéal pour exécuter vos algorithmes d'apprentissage profond. Comparé aux serveurs 4xGPU existants, le D5BV-2U avec son processeur 5122 de milieu de gamme peut concentrer la performance de quatre NVIDIA® Tesla® V100 pour fournir un débit extrêmement élevé depuis les modèles d'apprentissage en profondeur populaires d'AlexNet jusqu'aux modèles plus complexes comme ResNet-50.



 

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