| Modèle | 120 gq-tnrt |
| Encadrement | Rack 1u |
| Processeur | Douille double P + (LGA-4189) 3e génération Intel® Xeon |
| Chipset | Intel® C621A |
| BÉLIER | 16pcs de créneaux de mémoire
Max prend en charge 6 To Recc
3200/2933 MHz |
| Machine à sous disque dur | 2pcs de machines à sous de disque dur swappable NVME |
| Spécifications du disque dur | 2.5 'Disque dur NVME |
| Carte CPU | Max prend en charge 4pcs de cartes GPU |
| Carte RTX A6000, A40, A16, A100, RTX A5000, A30, A2 |
| Carte réseau | 2pcs de RJ45 10 Go |
| RAID | RAID 0，1，5，10 |
| Contrôleur d'affichage | 1 x VGA |
| Ports de périphérique externe | USB 3.0 |
|
| Conducteur de CD | N / A |
| Action de refroidissement | 9pcs de ventilateurs à grande vitesse |
| Alimentation électrique | 800 W.
Certification de |
| Gestion | Interface IPMI 2.0 |
| Système opérateur | Windows, Linux |
| Température | Environnement de travail: - 10 ℃ ~ + 35 ℃
Environnement non travailleur: - 40 ℃ ~ + 70 ℃ |
| Humidité | Environnement de travail: 8% ～ 90%
Environnement non travailleur: 5% ～ 95% |
| Taille du produit (mm) | 894 x 437 x 43 |
| Poids du produit (kg) | 21.8 |
| Accessoires | Guide d'installation Pack de rails / vis |
Le système GPU 120GQ-TNRT a plusieurs avantages, notamment:
Virtualisation scientifique: le système est optimisé pour la virtualisation scientifique.
Computement haute performance: le système est optimisé pour l'informatique haute performance.
Rendu: le système peut être utilisé pour le rendu.
Formation IA / Deep Learning: Le système peut être utilisé pour la formation AI / Deep Learning.
NVIDIA VGPU Desktop and Application Virtualization: le système prend en charge les solutions NVIDIA VGPU Desktop et Application Virtualization.
Outils de gestion: le système prend en charge les outils de gestion tels que SuperCloud Composer, Supermicro Server Manager (SSM) et Supermicro Update Manager (SUM).
Les GPU sont des processeurs complémentaires des processeurs qui peuvent augmenter considérablement les capacités de traitement et la vitesse d'un système. Ils sont bien adaptés aux tâches qui nécessitent des opérations parallèles, telles que l'apprentissage automatique et le traitement d'image.
