Supermicro

旨在加速人工智能

随着人工智能系统规模从兆瓦级扩展到吉瓦级，其重心正从模型转移到基础设施。三位在计算、系统和国家平台领域领先的专家将探讨电力、冷却、架构和部署选择如何决定人工智能的性能、自主性和控制权。用户可以了解为什么先进人工智能系统的主要瓶颈已从算法转移到物理基础设施，包括功率密度、冷却和延迟；学习如何在不牺牲可靠性、安全性或经济可行性的前提下，部署吉瓦级人工智能基础设施；探索系统架构和集成选择如何影响大规模人工智能环境中的确定性、隔离性和信任度；并深入了解自主和企业级人工智能部署在治理和控制方面与传统超大规模云模型有何不同。

企业正从人工智能实验转向生产应用，此时投资回报率与性能同样重要。本次会议由……主持Supermicro NVIDIA 将探讨 AI 工厂、边缘 AI 和本地部署如何协同工作，以提供可扩展、经济高效的 AI 解决方案。我们将重点介绍由 NVIDIA RTX PRO 6000/4500 等 GPU 驱动的系统如何发挥作用。 Blackwell 服务器版支持跨数据中心和边缘环境的推理、可视化和检索增强生成 (RAG) 工作负载。本次会议还将探讨 RAG 流水线如何受益于紧密集成的 GPU、网络和存储，从而提供低延迟、上下文感知的结果，帮助企业提升数据控制能力、降低运营成本并最大化 AI 投资回报率。

随着人工智能工厂规模扩大以支持更大的模型和更高的集群密度，液冷变得至关重要。本次会议由……主持。 Supermicro NVIDIA 将探讨如何使用液冷式 NVIDIA HGX 系统和 NVL72 机架式平台构建下一代 AI 工厂，从而实现用于大规模 AI 训练的高密度、高性能 GPU 集群。与会者将深入了解…… Supermicro本次会议将重点介绍如何将这些平台部署为经过验证的机架级解决方案，而非独立服务器。会议内容涵盖关键的设计和部署考量因素，包括芯片级直接冷却和机架级液冷集成，并展示液冷整体解决方案如何加快现代人工智能工厂的上线速度，同时提升性能和能效。