4卡GPU服务器 硬件推荐

最新推荐文章于 2024-09-23 15:14:55 发布
最新推荐文章于 2024-09-23 15:14:55 发布
阅读量945 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 服务器 运维 python eclipse 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/servercustom/article/details/125318033
本文详细介绍了配置高端服务器的硬件规格，包括双Intel Xeon Silver 4314处理器，高频率内存，大容量SSD与HDD组合，LSI9361-8i阵列卡，多块NVIDIA RTX3090显卡，多个PCI-E扩展槽，以及冗余电源和丰富的I/O接口。适合大规模计算和图形处理任务。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

CPU ：2* Intel Xeon Silver 4314  16核心 32线程  2.4主频

  内存：12*32GB DDR4 ECC RDIMM 3200Mhz

  硬盘：2*intel s4510 960GB 企业级SSD , 3*希捷12Tb 企业级HHD（系统盘做raid1，数据盘做raid5）

 阵列卡：LSI 9361-8i （1G缓存）支持raid，0,1,5,6,10,50,60 支持掉盘报警蜂鸣器

  显卡：4*NVIDIA RTX 3090  24G显存  定制公版单涡轮

 扩展接口：1* PCI-E 4.0 x8，
                    6*PCI-E 4.0 x16

  电源：2000W（1+1）铂金冗余电源

  机箱：4U机架式服务器（8热插拔盘位）

  辅料：1*导轨/3*风扇/2*sas线/2*CPU散热器/2*GPU散热器

   I/O:    2*万兆 RJ45网口 ，1 x RJ45 专用 IPMI 局域网端口，4*USB 3.1 Gen1 port(s)，1*VGA,1*COM.

出厂可预装：windows server 或linux 操作系统

 

 

8 卡 GPU 服务器与 NVLink/NVSwitch 互联技术
烟云的计算
02-06 2246
NVLink 是一种点对点的高速互连技术，单条 NVLink 就是一条全双工双路信道，每条 NVLink 链路可以将 2 个 GPU 直连起来，并且每个 GPU 可以提供多条 NVLink 接口连接多个 GPU。另外，PCIe Switch 互联拓扑中的 GPU 之间可能存在 GPU0→Switch0→CPU0→CPU1→Switch1→GPU7 的通信链路，它的通信不可避免的存在一定的延迟，因而更适合用于对信号效率不敏感且追求性价比的使用场景，如：推理、云计算等领域。本文讨论的是单机 GPU 卡间互联。
高性能GPU服务器硬件拓扑及集群组网
最新发布
HWP18612324139的博客
12-27 2063
除了使用比特/秒（b/s）表示网络带宽的惯例外，通常只提到单向（TX/RX），其他模块带宽一般以字节/秒（B/s）或交易/秒（T/s）表示，代表双向总带宽。多个NODE之间的连接下图很清楚，GPU之间的计算网络通过下端的网卡每个节点8张连接到计算网路的Leaf 交换机，上端的每个节点的和CPU 连接的2张网卡连接到存储网络的leaf 交换机上。A800 禁用了4个通道，因此具有8通道配置，每通道带宽为50GB/s，双向带宽为400GB/s（单向为 200GB/s）。
超算和服务器性能,烽火GPU高性能服务器助力武大超算中心建设
weixin_42350101的博客
08-06 1237
近日，继“武汉大学100G高速网络及网格计算集群采购项目”中标后，烽火GPU高性能服务器再次中标“武汉大学GPU集群采购项目”。作为行业首例，此次烽火将在武大超算中心同时提供Intel KNL以及NVIDIA GPU超算解决方案，两种顶尖HPC方案在同一项目中实施，配合OPA 100G网络，极大提升超算中心整体性能。根据客户需求，烽火提供业界最新超算解决方案,包括最大GPU密度、最新的NVLink...
GPU四卡服务器 硬件推荐
servercustom的博客
06-16 921
四卡GPU服务器
【巅峰算力，静谧之作】4卡4090GPU深度学习“静音”服务器
HPC_Evan的博客
09-23 3835
各位同仁，随着人工智能浪潮的汹涌澎湃，我们正步入一个前所未有的创新纪元。在这个充满挑战与机遇的时代，我愈发频繁地在工作场景中邂逅那些致力于深度学习探索的智者们。他们，对计算力的渴望如同对知识的追求一般，永无止境。鉴于此，我精心筹备了一套即将引领下半年潮流的深度学习服务器配置方案，旨在为您打造一个既静谧又强大的科研伴侣。这不仅仅是一台服务器，它是您智慧探索路上的超级战车，集卓越性能、极致静音与灵活拓展于一身。其设计理念，旨在让您在享受高速运算的同时，彻底告别噪音的侵扰，沉浸在纯粹的科研乐趣之中。
思腾合力「IW4213-4GR」标准机架式 4 GPU 卡高性能服务器
Jericho2022的博客
09-14 588
每颗 CPU 搭载 8 个内存插槽，共 16 根内存插槽，可达 4T 大内存，支持英特尔® 傲腾™ 数据中心级持久内存，提供灵活强大的内存配置选择；计算效率越高，训练出来的模型就越好。然而，假设这个模型超过人类的训练水平的话，那么训练的成本可能会太高了。，扎根高性能计算领域多年，已打造出了一套完全自主的软硬件结合的产品生态。：标准 4U 机架式结构，支持加装后吸风扇，独特优良的散热结构设计，集高密度、高性能与高可靠性于一身。一个简单的任务，若想要在 AI 的脑中形成清晰的思路，需要大量的实验和练习。
深度学习系列--4.GPU配置
a451954306的博客
05-06 399
1. 安装Ubuntu16.04 系统 重启后系统不能启动，经排查是启动盘和启动模式选择的不对 2. 安装Nvida 驱动 参考1， 参考2， 我敲入的命令如下 下载驱动 官方显卡驱动 卸载旧驱动 sudo apt-get remove --purge nvidia* #若安装失败也是这样卸载以及 ./NVIDIA-Linux-x86_...
GPU服务器上显卡压力测试工具及测试方法介绍.docx
09-17
"GPU服务器上显卡压力测试工具及测试方法介绍" GPU 服务器上的显卡压力测试是保障其性能和稳定性的重要环节。本文将介绍一种常用的 GPU 服务器显卡压力测试工具 NVIDIA-smi 及测试方法。 一、GPU 服务器显卡压力...
GPU服务器上显卡压力测试工具及测试方法介绍.pdf
06-07
GPU服务器上的显卡压力测试是确保系统稳定性和性能的关键步骤，尤其对于购买了GPU服务器或显卡的个人和公司来说，正确地测试和诊断硬件问题至关重要。本文将介绍一款名为Stree_GPU的专业测试工具，该工具适用于...
最快最全深度学习训练/GPU服务器硬件配置推荐2019
Su_wenfeng的博客
07-19 3537
如今，深度学习应用越来广泛、深入，例如 安防：人脸识别、指纹识别... 汽车驾驶：自动无人驾驶 ... 翻译 语音识别、机器翻译... 医学：医疗图像诊断... 金融：量化策略交易... 逻辑分析：围棋AI、游戏AI... 随着计算规模巨大，一个合理、高效率、高性能GPU硬件配置架构服务器，变得至关重要 目前主流硬件配置 intel处理器+ nvidia GPU计算卡，但进入201...
深度学习GPU服务器配置
sun
05-28 2067
深度学习GPU服务器配置（TITAN RTX） 配置清单 名称 品牌 规格型号 技术参数 显卡 英伟达 TITAN RTX TAITAN RTX 24G 主板 华硕 x299 EXTREME ASUS/华硕 X299 RAMPAGE VI EXTREME R6E主板LGA 2066 4显卡插槽 8内存插槽 处理器 英特尔 i9-10920X（原盒） 十二核二十四线程 3.5GHz 散热器 九州风神 大霜塔 九州风神 （DEEPCOOL）大霜塔CPU散热器(双塔/风冷/支持AM4/
4*A800 80GB GPU服务器配置
weixin_72588868的博客
06-13 1480
4*A800 80GB GPU服务器配置
如何配置一部4块Titan X GPU的深度学习机器
南山牧笛的博客
11-27 9379
由于UCSB是季度制，9月下旬才开学，于是不久前我决定亲自上阵给实验室的同学们配一台多显卡的深度学习服务器。​第一次配4块Titan X Pascal的台式机器，也没什么太多经验，结合网友们和朋友们的建议，我实验性的装了一下，最后也算一切顺利。不少同学找我要配置，我不是搞硬件的，只不过中间有些经验教训，跟大家分享一下。 我的配置： GPU: 4 x Titan X Pascal GPU
【Tesla T4 为例】GPU安装最新版本NVIDIA Driver、CUDA、cuDNN、Anaconda、Pytorch
懒惰是科技进步的原始动力
04-12 1万+
最新GPU安装NVIDIA Driver、CUDA、cuDNN、Anaconda
【智算中心】国产GPU横向对比
08-24 3万+
GPU，全称为图形处理器，是一种专门设计用于处理计算机图形和图像的处理器。它可以加速计算机图形渲染和处理操作，提高计算机图形和图像的性能和质量。GPU相对于CPU而言，具有更多的处理单元和更高的并行处理能力，因此可以更快地处理大量的图形和图像数据。随着人工智能技术的飞速发展，GPU的应用场景不断细分，出现了GPGPUNPUDCU等新的概念。GPU。是指图形处理器。可以理解成显卡，一般用来显示工作的。GPGPU。是通用目的GPU，现阶段主流显卡都是GPGPU。
8卡gpu服务器是8个芯片,GPU服务器 4GPU 8GPU 运算卡
weixin_39618597的博客
08-09 2900
GPU服务器配置单：主板超微 X9DAI 双路工作站主板 1机箱超微 塔式工作站 8盘位热插拔 1200W 80PLUS认证电源1电源CPUIntel Xeon E5-2640 V2 2.0G 8核16线程 2散热2011针 纯铜热管散热风器...
服务器主板性能排行榜,四路绝佳！华硕服务器主板性能强劲
weixin_30698775的博客
08-03 2422
优化通风散热 更稳更强的四路平台随着64位计算以及多核技术的成熟与普及，在新技术的带动下，多核四路服务器在处理能力、扩展性、稳定性、可靠性、易管理性等方面表现更出色，能更有效地保护用户的投资。以海量数据处理、大规模网络应用、复杂科学计算及大型图形建模为特征的企业级或行业关键应用领域，多核四路服务器正展现着自身风采。而多核四路服务器主板则是保证服务器性能、功能，以及是否稳定可靠的基础。华硕服务器作...
keras深度训练4:GPU设置
热门推荐
相国大人
04-12 4万+
4.1 keras指定运行时显卡及限制GPU用量 https://blog.youkuaiyun.com/A632189007/article/details/77978058 #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 """ @version: python3.6 @author: Xiangguo Sun @contact: sunxiangguo@seu....
gpu服务器启动ib网卡命令
10-03
GPU服务器上启动InfiniBand (IB) 网卡通常需要管理员权限，并且具体的命令可能会因操作系统和IB网络配置的不同而有所差异。在Linux系统中，特别是使用了Intel Omni-Path Fabric (OPA) 或 Mellanox InfiniBand技术，可以按照以下步骤尝试启动IB网卡： 1. **确保安装了IB驱动**： 首先检查是否已安装IB相关的硬件驱动，比如运行 `modprobe ib_uverbs` 或 `insmod mlx4_ib.ko`（对于Mellanox设备）。 2. **查看网卡状态**： 使用 `ifconfig` 或 `ip link show` 命令确认IB网卡是否存在。如果看不到对应的接口，可能需要手动加载驱动。 3. **启用IB网卡**： 对于Intel OPA，你可以尝试使用 `sysfs` 来启用网卡，例如： ```bash echo "on" > /sys/class/infiniband/mlx4_0/mlx4_0/device/port0/state ``` 或者针对Mellanox设备： ```bash ethtool -K ibv0x mlx4_0 reset all ``` 4. **配置IP地址和网关**： 使用 `ip addr add` 和 `ip route add` 设置IB网卡的IP地址以及默认路由。 5. **验证连接**： 可以使用 `ibstat` 或 `ibping` 工具来测试网络连接。 注意，具体的命令可能需要根据实际环境调整，因为不同的IB适配器有其特定的命令行工具。如果你遇到问题，建议查阅厂商文档或寻求专业的IT支持。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值