Supermicro

旨在加速AI

作為AI 隨著系統規模從兆瓦級擴展到吉瓦級，重心正從模型轉向基礎設施。三位在運算、系統和國家平台領域領先的專家將探討電力、冷卻、架構和部署選擇如何決定性能、主權和情報控制。使用者可以了解為什麼高階系統的主要瓶頸在於… AI 系統已從演算法轉向實體基礎設施，包括功率密度、冷卻和延遲；了解部署所需的條件AI 在不影響可靠性、安全性或經濟可行性的前提下，建構千兆瓦級基礎設施；探索系統架構和整合選擇如何影響大規模系統中的確定性、隔離性和信任度。 AI 環境；並深入了解主權和企業如何運作AI 部署方式與傳統的超大規模雲端模式在治理與控制方面有所不同。

企業正在從AI 從實驗到生產，投資報酬率與性能同樣重要。本次會議由…主持Supermicro NVIDIA 探討如何AI 工廠，邊緣AI本地部署和外部部署協同工作，可提供可擴展、經濟高效的解決方案。 AI 解決方案。我們將重點介紹由 NVIDIA RTX PRO 6000/4500 等 GPU 驅動的系統。 Blackwell 伺服器版支持推論本次會議將探討跨資料中心和邊緣環境的資料視覺化和檢索增強生成 (RAG) 工作負載。會議還將探討 RAG 管道如何受益於緊密整合的 GPU、網路和存儲，從而提供低延遲、上下文感知的結果，幫助企業改善數據控制、降低營運成本並最大化投資回報率。 AI 投資。

作為AI 為了支持更大的模型和更高的集群密度，工廠規模不斷擴大，液冷變得至關重要。本次會議由…主持。 Supermicro 英偉達正在探索下一代技術AI 工廠採用液冷式 NVIDIA HGX 系統和 NVL72 機架式平台構建，可實現用於大規模應用的高密度、高性能 GPU 集群。 AI 培訓。與會者將深入了解Supermicro將這些平台部署為經過驗證的機架級解決方案，而非獨立伺服器。本次會議將涵蓋關鍵的設計和部署注意事項，包括晶片級直接冷卻和機架級液冷集成，並展示液冷整體解決方案如何加快上線速度，同時提升現代系統的性能和能源效率。 AI 工廠。