GPU-системы НОРСИ-ТРАНС

НТ Паладин-GPU Заказать

Универсальный двухпроцессорный сервер НОРСИ-ТРАНС НТ Паладин-GPU 2U, предназначенный для задач машинного обучения. Вычислительные ресурсы: EPYC SP3 – 2 шт., до 180 Вт TDP. Оперативная память 16 × DIMM (8 модулей DIMM на процессор), до 4096 Гбайт ОЗУ.
 

GPU-системы НОРСИ-ТРАНС – высокопроизводительные вычисления на базе продвинутых графических ускорителей

GPU-системы от производителя НОРСИ-ТРАНС – это высокопроизводительные платформы, ориентированные на работу с ресурсоемкими задачами, такими как ML, обработка видео и моделирование. Оснащенные мощными графическими ускорителями NVIDIA или AMD, устройства обеспечивают высокую скорость обработки, масштабируемость и энергоэффективность.

Особенности и преимущества линейки

Устройства находят применение в самых разных отраслях: от искусственного интеллекта и научных исследований, до компьютерной графики и моделирования физических процессов.

К ключевым преимуществам решения производитель относит следующее:

  • Поддержка мощных графических процессоров – системы оснащены современными GPU от NVIDIA и AMD, обеспечивающими высокую скорость обработки данных.
  • Гибкость конфигурации – возможность масштабирования за счет дополнительных GPU, оперативной памяти и дисковых массивов.
  • Энергоэффективность – оптимизированное энергопотребление при максимальной вычислительной мощности.
  • Высокая пропускная способность – интеграция с высокоскоростными интерфейсами, такими как PCIe 4.0, NVLink и InfiniBand.
  • Поддержка многозадачности – возможность работы с параллельными вычислениями, что особенно важно для задач машинного обучения и рендеринга.
  • Совместимость с популярными фреймворками – полная поддержка TensorFlow, PyTorch, CUDA, OpenCL и других инструментов для работы с ИИ и аналитикой данных.

А благодаря мощной архитектуре и высокой производительности, системы являются универсальным решением для задач, требующих интенсивных вычислений и высокой скорости обработки информации:

  • Обучение нейросетей, обработка больших объемов данных.
  • Создание визуальных эффектов, обработка видео в высоком разрешении.
  • Моделирование физических и химических процессов, вычислительная биология.
  • Анализ больших объемов данных, прогнозирование, управление рисками.

Обратиться в компанию