2023年人工智能训练与推理工作站、服务器、集群硬件配置推荐

ChatGPT出色的表现,带动了人工智能的应用加速,人工智能大模型、多模态机器学习,多模态大模型+物联网等各个行业的专业应用,算力不够是最大的不足,市场上A100/A800/H100/H800的GPU卡的缺货、涨价等,成本上升,不得不考虑GPU替代型号的、性能接近A100/H100的方案
(一)GPU计算卡选型
下面是目前市场上可选GPU卡之间,基于深度学习训练与推理的关键技术指标对比

No

关键指标

单位

H100 PCIe

A100

RTX 6000 Ada

A100

Tesla V100

RTX4090

1

显存

GB

80

80

48

40

32

24

2

显存带宽

GB/s

2048

2048

960

1536

897

1008

3

CUDA FP16

Tflops

204.87

77.97

91.06

77.97

28.26

82.58

4

CUDA FP32

Tflops

51.22

19.49

91.06

19.49

14.13

82.58

5

Tensor INT8

TOPS

3201

609

1423

609

125

1452

6

Tensor FP16

Tflops

1601

305

711

305

125

726



从上述表里看,RTX6000 Ada 48GB与A100 80GB对比

No

关键指标

A100 80GB

RTX6000 Ada

备注

1

显存

80GB

48GB

A100更大

2

显存带宽

2048GB/s

960GB/s

A100更大

3

CUDA FP16

77.97Tflops

91.06Tflops

RTX6000Ada更快

4

CUDA FP32

19.49Tflops

91.06Tflops

RTX6000Ada更快

5

Tensor INT8

609Tflops

1423Tflops

RTX6000Ada更快

6

成本

成本高 

成本低

RTX6000Ada 更便宜


RTX6000Ada(48GB)与RTX4090(24GB)对比,前者显存是48GB,作为自然语言处理,显存越大越合适,

因此 综上说述,基于自然语言处理应用,无论是做训练还是推理,RTX6000Ada是一款非常合适的A100备用型号


(二)GPU AI集群系统相关产品介绍
下面是西安坤隆计算机科技有限公司提供的基于ChatGPT科研型AI集群配置方案
 2023年人工智能训练与推理工作站、服务器、集群硬件配置推荐的图1

(1)GPU计算服务器(计算节点) 
 
2023年人工智能训练与推理工作站、服务器、集群硬件配置推荐的图2
相关机型:UltraLAB GX658 
技术特点:
GPU 配备最高8块nvidia RTX/Tesla系列GPU计算卡,
CPU 采用intel第3代Xeon可扩展处理器,支持PCIe 4.0 x16接口
网口配备100G IB网口,
硬盘采用SSD,
保证硬件配置计算更强、io带宽更高、整机性能全方位优化,保证多用户多任务神经元完美计算能力。 

(2)存储服务器(存储节点)
2023年人工智能训练与推理工作站、服务器、集群硬件配置推荐的图3  
相关机型:UltraLAB N650C(24盘位) 
技术特点: 
CPU 采用intel Xeon第3代可扩展处理器,最大80核,可满足60台计算节点同步访问 
高速缓存盘:配备M2.SSD确保数据处理的高速读写(读写3G/s以上)及超低io延迟、 
配备并行存储:数据备份安全可靠、最大容量到378TB(24盘位,3通道)
网口:配备双100G光口, 
整机性能全方位优化 支持远程操作、远程管理,系统管理员和使用者直接在办公室甚至异地进行操作

(3)SLURM作业调度软件
2023年人工智能训练与推理工作站、服务器、集群硬件配置推荐的图4
 
SLURM 是优秀的开源作业调度系 统,和 Torque PBS 相比,SLURM 集成度更高,对 GPU 和 MIC 等加速设备支持更好
Slurm是适应不同计算规模Linux集群的资源管理和调度软件。它提供高效的资源与作业管理。包括状态监控、资源管理、作业调度和用量记账
支持更多的仿真模拟软件,

支持定制不同的应用软件的集群系统扩展

(三)UltraLAB GPU超算集群硬件配置推荐2023v2
方案1 CX650 GPU超算集群配置推荐 
计算节点5个 
GPU卡:40块RTX6000Ada,总显存1.92TB,
集群FP32单精度浮点算力:3640Tflops (3.6PTflops)
配置方案

NO

货物名称

型号

数量

1

GPU计算服务器GX658

2*Xeon银4316(40核2.8Ghz )/512GB DDR4 /8块RTX6000 Ada 48GB /1.92TB SSD /4U机架式/100G IB光口/无显示器

5

2

存储服务器N650C

2颗Xeon 4314(32核2.3Ghz )/192GB DDR4 /QT1000 /960GB SSD系统盘+7.68TB高速缓存盘(2块) +126TB并行存储/4U机架式/100G IB光口/27"4K图显

1

3

计算交换机

36个100G IB ,光口

1


管理交换机

48口千兆以太,电口

1

4

服务器机柜

42U,含PDU、托盘

1

5

KVM

16口 HDMI KVM切换器

1

6

集群系统

CentOS/Ubuntu、作业调度管理

1 

7

深度学习框架

Tensorflow、Pytorch…

1 





合计

¥3,210,500 (321万)





方案2 CX650 GPU超算集群配置推荐 
计算节点10个 
GPU卡:80块RTX6000Ada,总显存3.84TB,
集群FP32单精度浮点算力:7280Tflops (7.2PTflops)
配置方案

NO

货物名称

型号

数量

1

GPU计算服务器GX658

2*Xeon银4316(40核2.8Ghz )/512GB DDR4 /8块RTX6000 Ada 48GB /1.92TB SSD /4U机架式/100G IB光口/无显示器

10

2

存储服务器N650C

2颗Xeon 4314(32核2.3Ghz )/192GB DDR4 /QT1000 /960GB SSD系统盘+7.68TB高速缓存盘(2块) +126TB并行存储/4U机架式/100G IB光口/27"4K图显

1

3

计算交换机

36个100G IB ,光口

1


管理交换机

48口千兆以太,电口

1

4

服务器机柜

42U,含PDU、托盘

2

5

KVM

16口 HDMI KVM切换器

1

6

集群系统

CentOS/Ubuntu、作业调度管理

1 

7

深度学习框架

Tensorflow、Pytorch…

1 





合计

¥6,200,500 (620万)





方案3 CX650 GPU超算集群配置推荐 
计算节点30个 
GPU卡:240块RTX6000Ada,总显存11.5TB,
集群FP32单精度浮点算力:21840Tflops (21.8PTflops)
配置方案

NO

货物名称

型号

数量

1

GPU计算服务器GX658

2*Xeon银4316(40核2.8Ghz )/512GB DDR4 /8块RTX6000 Ada 48GB /1.92TB SSD /4U机架式/100G IB光口/无显示器

30

2

存储服务器N650C

2颗Xeon 4314(32核2.3Ghz )/192GB DDR4 /QT1000 /960GB SSD系统盘+7.68TB高速缓存盘(2块) +126TB并行存储/4U机架式/100G IB光口/27"4K图显

2

3

计算交换机

36个100G IB ,光口

1


管理交换机

48口千兆以太,电口

1

4

服务器机柜

42U,含PDU、托盘

5

5

KVM

16口 HDMI KVM切换器

2

6

集群系统

CentOS/Ubuntu、作业调度管理

1 

7

深度学习框架

Tensorflow、Pytorch…

1 





合计

¥18,525,800 (1852万)





GPU超算集群应用领域
 人工智能训练、推理集群计算
 分子动力学、蛋白质折叠、
 电磁仿真时域求解
 数字孪生超高分可视化

技术服务
本文所提供配置也可根据实际情况,进行调整 ,我们技术保证 
-整个集群开机即用 
-三年质保 
-365*7*24小时在线技术支持


上述所有配置,代表最新硬件架构,同时保证是最完美,最快,如有不符,可直接退货

欲咨询机器处理速度如何、技术咨询、索取详细技术方案,提供远程测试,请联系


UltraLAB图形工作站供货商:
西安坤隆计算机科技有限公司
国内知名高端定制图形工作站厂家
业务电话:400-705-6800,18601230361

微信:

微信号.jpg
电磁仿真分子动力学人工智能数字孪生技术 ANSYSansys计算集群

2023年人工智能训练与推理工作站、服务器、集群硬件配置推荐的评论0条

    暂无评论

    2023年人工智能训练与推理工作站、服务器、集群硬件配置推荐的相关案例教程

    基于GPU计算应用越来越火爆,ChatGPT、蛋白质折叠、电磁仿真、分子动力模拟等等,一个好的算法,改变了应用,CPU、GPU也在不断的升级换代,计算架构也在提升, 本期的硬件配置特点: 1)新架构: a1. 新增RTX6000Ada-最大9块,性能超过8块A100 80GB, a2. intel 4代Xeon超频处理器+最大6块GPU 2)新机型: 科研型(GA320i) 、高性能-GX650M
    下列是2022年11月30日最新深度学习基准配置报价,新增RTX4090,intel第13代酷睿超频、AMD 霄龙EPYC 7773X处理器等,提供了更完整架构和不同计算规模、不同应用场景的的台式、便携式、机架式、多机集群等应用解决方案 1 高性价比--深度学习科研超频工作站配置方案 2 深度学习高性能工作站配置方案 3 地球最强大--深度学习超算工作站配置方案 4 市场唯一配备A100高速AI便
    升级更新日期:2022年1月5日 关键点: 硬件架构 (1)全部采用PCIe 4.0接口,(2)所有方案里的配置完美优化,整机性能大幅提升 系统和软件:开机即用 配置:增加 支持8块GPU、10块GPU方案 价格: 再次下调 目录 1 UltraLAB深度学习计算设备介绍 2 最新多GPU算力汇总表2021v3 3 深度学习计算硬件配置推荐2021v3 3.1 深度学习工作站GA300i配置推荐-
    2023年随着ChatGPT的大热,人工智能研究再次火热,如果A100被限制,A800被阉割,还不断涨价,搞研究,完全可以考虑RTX4090,更多的GPU组成集群,性价比超高 相关机型: (1)GPU计算服务器(计算节点) 机型:UltraLAB GX650M(2021年上市的最新机型) 技术特点:采用intel第3代Xeon可扩展处理器、配备nvidia RTX 40系列GPU计算卡,网口配备5
    目录 1 UltraLAB深度学习计算设备介绍 2 最新多GPU算力汇总表2021v3 3 深度学习计算硬件配置推荐2021v3 3.1 深度学习工作站配置推荐---最大2块GPU 3.2 深度学习工作站配置推荐-—最大7块GPU 3.3 深度学习工作站配置推荐---最大6块GPU 3.4 便携GPU工作站配置推荐—-最大4块GPU 3.5 深度学习服务器配置推荐--最大8块GPU 3.6 深度学
    本科/销售经理
    影响力
    粉丝
    内容
    获赞
    收藏
      项目客服
      培训客服
      0 0