Konzipiert für eine beschleunigte Anwendungsentwicklung und -bereitstellung mit skalierbarer und agiler Infrastruktur
Supermicro NGC-fähige Systeme sind hinsichtlich Funktionalität und Leistung der KI-Software von NVIDIA NGC validiert. Zusammen mit NVIDIA NGC ermöglichen diese Systeme Kunden die Entwicklung und den Einsatz durchgängiger KI-Lösungen. Die Systeme sind mit dem Betriebssystem, dem Container und der CUDA-Umgebung vorinstalliert, die für die Ausführung der NVIDIA NGC-Software erforderlich sind. Supermicro Die Installation der NVIDIA NGC-Software wird als Zusatzleistung angeboten. Hardware- und Betriebssystemsupport auf Enterprise-Niveau steht zur Verfügung, um Systemadministratoren bei der Minimierung von Systemausfallzeiten zu unterstützen und Anwendern die Sicherheit zu geben, KI-Workloads zuverlässig auszuführen.
Ausgestattet mit NVIDIA V100 und T4, Supermicro NGC-fähige Systeme bieten Geschwindigkeitssteigerungen sowohl beim Training als auch bei der Inferenz. Die NVIDIA NGC-Software wird als Docker-Container bereitgestellt und kann daher überall ausgeführt werden. Supermicro NGC-fähige Systeme werden eingesetzt:
- in Rechenzentren oder Cloud
- in Edge-Mikro-Rechenzentren
- in verteilten, entfernten Standorten als umgebungsresistente und sichere EGX-Server
Gestützt auf 26 Jahre Erfahrung in der Bereitstellung modernster Computerlösungen, Supermicro Diese Systeme sind die energieeffizientesten, leistungsstärksten und wertvollsten Serverlösungen, die derzeit auf dem Markt erhältlich sind. Mit Unterstützung für ultra -schnelle Netzwerk- und Speicherkapazität sowie NVIDIA V100- und T4-GPUs, die Supermicro NGC-Ready-Systeme sind die skalierbarsten und zuverlässigsten Server zur Unterstützung von KI. Kunden können ihre KI-Infrastrukturen bedenkenlos betreiben.
NVIDIA NGC
NGC ist NVIDIAs zentrale Plattform für GPU-beschleunigte KI-, ML- und HPC-Anwendungscontainer, SDKs und Tools, die einen schnelleren Zugriff auf leistungsoptimierte Software ermöglicht.
Die NGC-Container-Registry hostet Container für führende KI- und Data-Science-Software – alle von NVIDIA optimiert und getestet – sowie vollständig getestete Container für HPC-Anwendungen und Datenanalysen. Diese Container nutzen NVIDIA-GPUs sowohl lokal als auch in der Cloud. Jeder Container ist vollständig optimiert und funktioniert auf einer Vielzahl von Plattformen. Supermicro Serverlösungen mit NVIDIA-GPUs.
NVIDIA NGC bietet außerdem vortrainierte Modelle, um Datenwissenschaftlern zu helfen, schneller hochpräzise Modelle zu erstellen, und stellt branchenspezifische SDKs bereit, die die Entwicklung von durchgängigen KI-Lösungen mit Training und Inferenz vereinfachen.
NVIDIA ist führend bei Hochleistungs-GPU-Beschleunigern und Software für die Entwicklung und den Einsatz von KI-Anwendungen. Durch die Integration neuester KI-Forschungsergebnisse in NGC können Kunden sicher sein, die besten Optionen für die Entwicklung ihrer KI-Anwendungen zu haben. Mit vortrainierten KI-Modellen und Transfer Learning lassen sich KI-Lösungen mithilfe von NGC deutlich schneller als bisher entwickeln.

Supermicro Vorteile des NGC-fähigen Systems
Supermicro NGC-fähige Systeme sind hinsichtlich Leistung und Funktionalität für die Ausführung von NGC-Containern validiert. In Kombination mit der NVIDIA NGC-Software können die High-End-NGC-fähigen Systeme GPUs über schnelle Netzwerk- und Speicherkapazitäten aggregieren, um große KI-Modelle mit umfangreichen Datenmengen zu trainieren. NGC-fähige Systeme für Edge-Computing stellen KI-Anwendungen für KI-Inferenz bereit.
Supermicro NGC-fähige Systeme bieten außerdem folgende Funktionen und Dienste:
- Leistungsvalidierte Systeme beschleunigen die Lösungsfindung und ermöglichen IT-Managern die Auswahl des richtigen Systems für die jeweiligen KI-Workloads.
- Supermicro bietet einen optionalen Service zur sofortigen Entwicklung von KI-Software beim Einschalten der Systeme. Betriebssystem, CUDA, CUDA-X NVIDIA-Treiber und Container-Infrastruktur sind vorinstalliert.
- Zugriff auf die neuesten, hochmodernen Deep-Learning-KI-Modelle von NVIDIA NGC. Mithilfe vortrainierter Modelle und Ihrer eigenen Daten lassen sich neue KI-Modelle effizient erstellen.
- Die NGC-Container laufen überall, egal ob auf dem Supermicro Systeme im Rechenzentrum, in Edge-Mikro-Rechenzentren, auf Edge-Servern und in der Cloud, falls Cloud Bursting erforderlich ist. Kubernetes automatisiert die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von Containern in Ihrer Produktionsumgebung.
- Hardware-, Betriebssystem- und NVIDIA NGC-Supportleistungen sind verfügbar.
- Service zur Einrichtung von Rack, Servern, Speichersystemen und Netzwerk
- Kubernetes-Beratungsdienst für Multi-Server-Bereitstellungen
Supermicro Wir bieten NGC-fähige Systeme als Teil unseres KI/DL-Lösungsportfolios an, inklusive Support auf Unternehmensebene. Bitte wenden Sie sich an Ihren Ansprechpartner. Supermicro Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an Ihren Vertriebsmitarbeiter.
Supermicro und NGC – Lösungsarchitektur
Supermicro NGC Ready Systems unterstützt Kunden beim Betrieb ihrer gesamten KI-Infrastruktur, vom Training großer Datenmengen über die Inferenz im Rechenzentrum bis hin zur Edge-Inferenz.

Supermicro NGC-fähige Systeme
Supermicro Validierte NVIDIA GPU Cloud (NGC)-Server. Die aktuellste Liste finden Sie hier .
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Training Inference Datacenter Edge | ||||||
| SYS-4029GP-TVRT | SYS-2029GP-TR | SYS-2029GP-TR | SYS-1019D-FHN13TP | SYS-E403-9P-FN2T | SYS-5019D-FN8TP | |
| CPU | 2 * Xeon Skalierbar | 2 * Xeon Skalierbar | 2 * Xeon Skalierbar | 1 * Xeon D | 1 * Xeon D | 1 * Xeon D |
| Beschleuniger | 8 * V100 NVLink | 2 * V100 | 4 * T4 | 2 * T4 | 2 * T4 | 1 * T4 |
| Speicher | 6 TB | 4 TB | 4 TB | 512 GB | 512 GB | 512 GB |
| Lagerung | 16 * SATA3; 8 * NVMe | 8 * SATA3; 2 * NVMe | 8 * SATA3; 2 * NVMe | 4 * SATA3 | 4 * SATA3 | 4 * SATA3 |
| Netzwerk1x | 100GbE, GPU Direct RDMA | 100GbE, GPU Direct RDMA | 100GbE, GPU Direct RDMA | 10GbE, 10GSFP+ | 10GbE, 10GSFP+ | 10GBase-T, 10GSFP+ |
| Formfaktor | 4U Rackmount | 2HE-Rackmontage | 2HE-Rackmontage | Kurze Tiefe | Gehäuse-PC, kurze Bautiefe | Wandmontage |




