Supermicro Systeme mit NVIDIA HGX A100 bieten eine flexible Reihe von Lösungen zur Unterstützung von NVIDIA Virtual Compute Server (vCS) und NVIDIA A100 GPUs, die KI-Entwicklungen und -Bereitstellung ermöglichen, um kleine und große KI-Modelle auszuführen.
Ermöglicht ein bis zu 40 % besseres Preis-Leistungs-Verhältnis für Deep Learning-Training als herkömmliche KI
WekaIO mit denEPYC™ AMD EPYC™ der 3. GenerationEPYC™ Servern Supermicro bietet beeindruckende Leistung, Sicherheit und Datenverwaltung für Deep-Learning-Anwendungen, Hochleistungsberechnungen sowie Speicher-Workloads mit hohem Durchsatz und geringer Latenz. Die Supermicro ermöglicht eine vollständige Integration, ist vorab getestet und optimiert, im Rack montiert und in weniger als 30 Minuten nach Erhalt betriebsbereit.
Supermicro, in Zusammenarbeit mit Quantum ActiveScale, ermöglicht es Kunden, jede gewünschte Größe von Data Lake mit großer Flexibilität und Skalierbarkeit einzusetzen. Supermicro bietet eine vollständig integrierte, vorgetestete, abgestimmte und gerackte Lösung, die explizit für die patentierten ActiveScale Object Storage-Technologien entwickelt wurde, um Unternehmen den Übergang von ihrem Legacy-Storage zu Object Storage-Plaftformen zu erleichtern.
Supermicro und Red Hat haben sich zusammengetan, um eine erstklassige Lösung zu entwickeln, die auf branchenführenden SuperServers und der Red Hat OpenShift Container Platform basiert. Vereinfachen Sie die Hybrid Cloud.
Supermicro AMD eine herausragende lineare Skalierbarkeit bei linearen Workloads für Oracle 19c
CYRUS 2.0 von ASOCS auf Supermicro-Servern, die für 5G-Lösungen entwickelt wurden.
SuperCloud Composer ist eine komponierbare Cloud-Management-Plattform, die ein einheitliches Dashboard zur Verwaltung softwaredefinierter Rechenzentren bereitstellt. Sie überwacht und verwaltet zudem das breite Portfolio an Supermicro-Servern mehrerer Generationen und Drittanbietersystemen über ihre Funktionen für das Rechenzentrums-Lebenszyklusmanagement von einer einzigen, vereinheitlichten Konsole aus.
Transformation von Unternehmen mit einer neuen Klasse von Supermicro und NVIDIA Hochleistungslösungen
Um die Gewinnung von Erkenntnissen aus riesigen Mengen an Big Data zu beschleunigen, erfordern Workloads wie KI, Maschinelles Lernen, Deep Learning und High-Performance Computing eine moderne Infrastruktur mit extremer Leistung bei Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen. Supermicro hat sich mit WekaIO zusammengetan, um eine Lösung zu entwickeln, die diesen Anforderungen gerecht wird und Ihnen helfen kann, die notwendigen Erkenntnisse zu gewinnen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen, Kundennutzen zu liefern und Ihr Geschäft auszubauen.
Mit 11 PCI-E-Steckplätzen in einem 2U-Formfaktor bieten Supermicro MAX IO Systeme, die die NVIDIA NGC Docker-Plattform nutzen, eine skalierbare, kostengünstige und hochleistungsfähige Inferencing-Lösung.
Dank der Zertifizierung von SAP für hyperkonvergente Infrastrukturen auf Basis von VMware vSAN können die Kunden Supermicro TCO ihres Rechenzentrums senken, TCO sie unsere erstklassigen Systeme nutzen.
Supermicro arbeitet gemeinsam mit T-Systems (Deutsche Telekom) an EdgAIR, einer Edge-Computing-Plattform, die niedrige Latenzzeiten für IoT-Anwendungen in Unternehmenseinrichtungen bietet.
KI hilft, einige der komplexesten Probleme der Welt zu lösen. Die Bewältigung dieser enormen Herausforderungen erfordert die Berechnung großer Datenmengen und hochoptimierte KI-Modelle, die im großen Maßstab ausgeführt werden. NVIDIA GPU Cloud (NGC) ist der GPU-beschleunigte Software-Hub für optimierte KI und HPC. Supermicros NGC-Ready-Systeme ermöglichen es, große Workloads einfach und effizient mit einem kompletten End-to-End NVIDIA Tensor Core GPU-beschleunigten Hardware- und Software-Stack auszuführen.
Die Markteinführungszeit ist entscheidend für den Erfolg der heutigen KI-Entwicklung. Durch den Einsatz von Supermicro-entwickelten NVIDIA GPU-Systemen mit dem neuesten installierten und unterstützten KI-Stack können Datenwissenschaftler und KI-Entwickler mit dem Testen und Trainieren ihrer KI-Modelle für Produktentwicklung und Forschung beginnen.
