GIGABYTE 4HE Serversystem XL43-ZX0-AAS2 - Intel / MGX™

GIGABYTE 4HE Serversystem XL43-ZX0-AAS2 - Intel / MGX™

Der Gigabyte XL43-ZX0-AAS2 ist ein 4U-Rack-Server, der speziell für anspruchsvolle Anwendungen wie Künstliche Intelligenz (KI), High Performance Computing (HPC) und datenintensive Workloads konzipiert wurde. Der Server unterstützt bis zu 8 Dual-Slot Gen5 GPUs, darunter NVIDIA H200 NVL PCIe GPUs mit 2-Wege-NVLink-Brücken (oder H100, L40s und auch Blackwell GPUs), was ihn ideal für KI-Training, KI-Inferenz und visuelle Datenverarbeitung macht. Dieses System bietet eine modulare und skalierbare Lösung für moderne Rechenzentren.

Die NVIDIA H200 NVL-Tensor-Core-Grafikkarte bietet generative KI- und HPC(High-Performance Computing)-Workloads mit bahnbrechender Leistung und Speicherkapazität. Als erste Grafikkarte mit HBM3e treibt der größere und schnellere Speicher der H200 die Beschleunigung generativer KI und großer Sprachmodelle (LLMs) an und beschleunigt gleichzeitig wissenschaftliche Berechnungen für HPC-Workloads.

Hauptmerkmale:

• Optimiert für GPUs: Die größere und schnellere Speicher der NVIDIA MGX™ H200 NVL GPUs beschleunigen generative KI und LLMs und bringen gleichzeitig das wissenschaftliche Computing für HPC-Workloads mit besserer Energieeffizienz und niedrigeren Gesamtbetriebskosten voran.
• High Performanc Computing GPUs: Mit zwei 2-Wege NVLink Brücken bis zu 4x NVIDIA H200 NVL GPUs für hochste HPC Rechenleistung, daruter auch AI Training, AI Inference (KI Inferenz) und Visual Computing.

Einsatzmöglichkeiten:

• Wissenschaftliche Anwendungen: Ideal für komplexe Simulationen und Datenanalysen in Forschungseinrichtungen.
• Künstliche Intelligenz: Optimiert für das Training und Weiterentwicklung von KI-Modellen.
• Big Data Verarbeitung: Unterstützt die Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen.

AMD EPYC™ 9005 definiert die nächste Generation moderner Serverprozessoren und wurde entwickelt, um die steigenden Anforderungen anspruchsvoller Rechenzentrumsumgebungen zu erfüllen. Von virtualisierten Cloud-Infrastrukturen über datenintensive Analysen bis hin zu KI-gestützten Anwendungen und High-Performance-Computing bietet die Plattform eine außergewöhnliche Kombination aus Rechenleistung, Skalierbarkeit und Energieeffizienz.

Dank der fortschrittlichen „Zen 5“-Architektur und einer hohen Anzahl leistungsstarker Prozessorkerne ermöglicht AMD EPYC 9005 eine beeindruckende Workload-Konsolidierung bei gleichzeitig optimierter Ressourcennutzung. Die Unterstützung modernster Speicher- und I/O-Technologien sorgt für eine hohe Datenverfügbarkeit und geringe Latenzen, selbst bei komplexen und stark parallelisierten Anwendungen.

Mit seiner flexiblen Plattformarchitektur eignet sich AMD EPYC 9005 gleichermaßen für klassische Enterprise-Workloads, KI-Inferenz, datenbankgestützte Anwendungen sowie anspruchsvolle Cloud- und Edge-Szenarien. Unternehmen profitieren von einer zukunftssicheren Serverplattform, die maximale Leistung pro Rack, hohe Effizienz und die notwendige Flexibilität für die Anforderungen moderner IT-Infrastrukturen vereint.

Der Server kann mit bis zur 8x NVIDIA H200 GPUs (NVL) mit jeweils 141GB RAM ausgestattetwerden. Mit der revolutionären Hopper-Architektur bieten diese GPUs immense Rechenleistung für die Beschleunigung von Deep Learning, KI-Training und -Inferenzen. Jede H200 GPU liefert bis zu 1,979TFLOPS Leistung bei FP16-Tensor-Core und bis zu 67TFLOPS bei FP64 Tensor Core Rechenoperationen, wodurch der Server auch die komplexesten Modelle schnell und effizient verarbeiten kann.

NVIDIA MGX™ Plattform

Das System basiert auf der NVIDIA MGX™ Plattform, die eine skalierbare Architektur für KI und Supercomputing-Anwendungen bietet. Dank der NVLink-Verbindung zwischen den GPUs wird eine Hochgeschwindigkeits-Datenübertragung gewährleistet, die deutlich schneller als herkömmliche PCIe-Verbindungen ist. So wird maximale Effizienz bei Multi-GPU-Workloads erreicht.

Der Server ist daher für eine Vielzahl von Anwendungen geeignet, darunter z.B.:

• Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML)
• Hochleistungsrechnen (HPC)
• Datenanalyse
• Forschung und Entwicklung
• Deep Learning