Supermicro NVIDIA GB300 NVL72

Это жидкостно-охлаждаемое стоечное решение (Rack-Scale) беспрецедентной мощности, построенное на базе суперчипов NVIDIA GB300 Grace Blackwell. Система представляет собой единый логический графический процессор колоссального масштаба, предназначенный для самых ресурсоемких задач в области искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений.

ХАРАКТЕРИСТИКИ:

• Графические процессоры (GPU): 72 × NVIDIA B300 (архитектура Blackwell Ultra).

• Центральные процессоры (CPU): 36 × NVIDIA Grace.

• Общий объем видеопамяти: До 21 ТБ HBM3e (288 ГБ на каждый GPU).

• Системная память: До 17 ТБ LPDDR5X.

• Хранилище: До 144 отсеков для дисков E1.S PCIe 5.0.

• Сетевые интерфейсы: NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand или Spectrum-X Ethernet (до 800 Гбит/с).

• Межпроцессорное соединение: 9 коммутаторов NVLink, обеспечивающих скорость до 1.8 ТБ/с между GPU.

• Энергопотребление: Общая мощность 132 кВт (8 блоков питания по 33 кВт).

• Охлаждение: Прямое жидкостное охлаждение (DLC) с мощностью CDU до 250 кВт.

• Форм-фактор: Стойка 48U (19 дюймов).

КЛЮЧЕВЫЕ ОСОБЕННОСТИ:

• Экстремальная производительность Blackwell: Использование новейших чипов B300 с увеличенным объемом памяти HBM3e для работы с моделями ИИ триллионного масштаба.

• Энергоэффективность: Система жидкостного охлаждения позволяет снизить затраты на электроэнергию для дата-центра до 40% по сравнению с воздушным охлаждением.

• Готовое решение «под ключ»: Supermicro предоставляет полный цикл услуг — от консультации и проектирования до полной сборки и установки всей сетевой инфраструктуры.

• Масштабируемость NVLink: Архитектура позволяет 72 графическим процессорам работать как единое целое с минимальными задержками при передаче данных.

КОМУ ПОДОЙДЕТ:

• Провайдерам гипермасштабируемых облачных сервисов (Hyperscalers): Для развертывания инфраструктуры AI-as-a-Service.

• Разработчикам LLM (Large Language Models): Для обучения и инференса крупнейших нейросетевых моделей следующего поколения.

• Научно-исследовательским институтам: Для проведения сложнейших симуляций, анализа генома и климатического моделирования.

• Крупным корпорациям: Внедряющим генеративный ИИ в бизнес-процессы на уровне всей организации.