Supermicro

专为加速人工智能而生

随着人工智能系统从兆瓦级向千兆瓦级扩展，其重心正从模型转向基础设施。三位活跃于计算、系统与国家级平台交汇领域的领军人物将共同探讨：电力、散热、架构与部署选择如何决定智能系统的性能、主权及控制权。 用户将理解：先进AI系统的主要瓶颈为何从算法转向物理基础设施（包括功率密度、散热和延迟）；掌握在不牺牲可靠性、安全性或经济可行性的前提下，如何部署千兆瓦级AI基础设施；探索系统架构与集成方案如何塑造大规模AI环境中的确定性、隔离性与可信度；并洞悉主权AI与企业AI部署在治理与控制层面如何区别于传统超大规模云模型。

企业正从人工智能实验阶段迈向生产应用，此时投资回报率与性能表现同等重要。本次由Supermicro 联合呈现的会议，将探讨如何通过协同运作的人工智能工厂、边缘人工智能及本地部署，提供可扩展且经济高效的人工智能解决方案。 我们将重点展示基于NVIDIA RTX PRO 6000/4500 Blackwell服务器版等GPU的系统如何支持数据中心与边缘环境中的推理、可视化及检索增强生成（RAG）工作负载。 会议还将剖析RAG管道如何通过深度集成GPU、网络与存储技术，实现低延迟、情境感知型结果输出——助力企业提升数据掌控力、降低运营成本，并最大化人工智能投资回报率。

随着AI工厂规模扩大以支持更大型模型和更高集群密度，液体冷却已成为关键要素。本次由Supermicro 联合呈现的会议，将探讨如何通过液体冷却的NVIDIA HGX系统和NVL72机架级平台构建新一代AI工厂，实现高密度高性能GPU集群以支持大规模AI训练。 与会者将深入了解Supermicro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）。会议将涵盖关键设计与部署考量，包括芯片级直冷技术和机架级液冷集成方案，并展示液冷整体解决方案如何加速现代AI工厂上线进程，同时提升性能与能效表现。