AI / GPU серверы
SHARQ
Эффективные, надежные и высокопроизводительные AI / GPU серверы для задач искусственного интеллекта.
Процессоры
Intel® Xeon®
Intel® Xeon®
AI / GPU серверы SHARQ на платформе процессоров Intel® Xeon® подготовлены для установки большого количества GPU процессоров. Имеют специальные модули охлаждения и разъемы питания до 600 Вт на каждый GPU процессор.
Серверы полностью совместимы со специальным программным обеспечением для задач AI и HPC.
Серверы полностью совместимы со специальным программным обеспечением для задач AI и HPC.
Процессоры
AMD EPYC™
AMD EPYC™
AI / GPU серверы SHARQ на базе процессоров AMD EPYCTM лидер в многопоточности и производительности. Позволяют устанавливать процессоры AMD EPYCTM со 192 физическими ядрами.
Эти серверы незаменимы в задачах искусственного интеллекта, HPC вычислениях, и обработки голосовых и видео данных.
Эти серверы незаменимы в задачах искусственного интеллекта, HPC вычислениях, и обработки голосовых и видео данных.
ARM процессоры
Серверы SHARQ на базе ARM архитектуры быстро занимают долю рынка, где требуется энергоэффективность и большое количество вычислительных ядер. Решения ARM используются современными операционными платформами - Linux, Kubernetis, Docker, Windows, Cloud Databases и других решениях в современных Дата Центрах.
Задачи для Ai-серверов
-
Тренировка нейронных сетей и machine learningСерверы с GPU для машинного обучения и развертывания ML-моделей. С GPU вы сможете обучать нейронные сети и работать с deep learning (глубокое машинное обучение). -
Анализ больших данных и высокопроизводительные вычисленияУскорение работы алгоритмов, быстрое выполнение сложных вычислений и аналитики. Серверы с видеокартами, благодаря их вычислительной мощности, легко справятся с классификацией графики и других изображений, распознаванием лиц и речи. -
Автоматизация и ускорение процессов разработкиСокращение времени и усилий на разработку сервисов с помощью интеграции серверов для нейросетей и ИИ в Low-Code платформы: искусственный интеллект и алгоритмы ML помогут генерировать и автоматизировать код с учетом требований проекта. -
Изучение и внедрение концепции MLOpsАвтоматизация ML-решений, повышение их качества и ценности для бизнеса с помощью MLOps-системы, построенной на базе физической или облачной инфраструктуры с видеокартами. -
Научное моделирование и CUDA-вычисленияРабота со сложными задачами инженерии, физики, биологии, химии, математики, космологии и других областей науки гораздо быстрее. Применение подхода параллельных вычислений с видеокартой в облаке или физическим сервером с GPU. -
Разработка приложений виртуальной или дополненной реальностиЭта задача требует мощной и высокопроизводительной инфраструктуры. Используйте возможности выделенных или облачных серверов с GPU для разработки.
Сравнение моделей
AI / GPU серверов SHARQ
В таблице представлены все AI / GPU серверы.
По ссылке можно перейти к детальному описанию каждого сервера.
По ссылке можно перейти к детальному описанию каждого сервера.