Server Huawei Atlas 800T A2
- Zustand
- New
- Hersteller
- Huawei
- Bauform
- 4U
- CPU
- 4x Kunpeng 920 (64c/64t, 2.6Ghz, 180W)
- RAM
- 512GB (DDR4 ECC REG)
- NIC card
- 8x 200GE QSFP
- GPU
- 8 x Ascend 910B
- Accelerator manufacturer
- Huawei
- Accelerator model
- Huawei Ascend 910B NPU
- Installed GPU/APU count
- 8 NPUs
- Maximum GPU/APU count
- 8 NPU modules
- Memory per accelerator
- 64GB
- Total accelerator memory
- 512GB
- GPU memory type
- HBM
- Accelerator memory bandwidth
- 800GB/s per NPU
- Accelerator form factor
- Integrated HCCS NPU modules
- Accelerator interconnect
- HCCS high-speed interconnect across the eight-NPU training platform
- Accelerator-to-CPU interface
- Integrated accelerator-module fabric with PCIe 4.0 host I/O
- Supported compute data types
- FP32, FP16 and INT8
- Accelerator virtualization
- Huawei vNPU compute-resource partitioning, device passthrough and container deployment through the Ascend software stack
- MIG support
- Not applicable; NVIDIA MIG is not used on Huawei Ascend accelerators
- Software ecosystem
- Huawei CANN, MindSpore, MindSpeed, AscendCL and the PyTorch Adapter for Ascend
- Maximum system power
- 10.4kW
- Cooling
- Air cooling with 8 hot-swap fan modules and N+1 fan redundancy
- Recommended workloads
- Deep-learning model development and training, LLM pre-training and fine-tuning, distributed training, computer vision, scientific research and high-performance AI computing
- Dimensions
- 175 x 447 x 790 mm (H x W x D)
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Anfrage einreichenHuawei Atlas 800T A2 8SFF+2NVMe ist eine 4U-Speicherkonfiguration für Enterprise-KI-Trainingsserver mit acht 2,5-Zoll-SATA-SFF-Einschübe plus zwei 2,5-Zoll-NVMe-Einschübe. Die Auslegung richtet sich an KI-Labore, Forschungseinrichtungen, Unternehmen und Dienstanbieter, die lokale Kapazität und eine Niedriglatenz-Ebene für Modellentwicklung und verteiltes Training benötigen.
Wichtige Merkmale:
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Laufwerkskorb und Servicezugriff: Die Konfiguration bietet acht 2,5-Zoll-SATA-SFF-Einschübe plus zwei 2,5-Zoll-NVMe-Einschübe. Die 8+2-Anordnung trennt die SATA-Kapazitätsebene von zwei NVMe-Positionen für latenzempfindliche Trainingsdaten, Checkpoints oder Systemdienste.
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Speichertopologie: Dieser Laufwerkskorb ist die offizielle Option 8 × SATA + 2 × NVMe. Die weiteren unterstützten Anordnungen 7+3 und 4+6 sind separate Speichertopologien.
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Installiertes Beschleunigersubsystem: Das installierte Trainingssubsystem umfasst 8 Ascend-910B-Beschleuniger für die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen und verteilte KI-Workloads.
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Enterprise-Compute-Plattform: Das Compute-Subsystem nutzt 4 Kunpeng-920-Prozessoren und 512 GB DDR4 ECC Registered Memory für Datenaufbereitung, Orchestrierung und hostseitige Trainingsdienste.
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Management, Netzwerk und Verfügbarkeit: Acht 200GE-QSFP-Ports, RAID-Unterstützung, 4 Hot-Swap-Netzteile mit 2,6 kW in 2+2-Redundanz und N+1-Hot-Swap-Lüfter unterstützen verteiltes Training und geplante Wartung.
Einsatzbereiche:
-
KI-Modelltraining und Fine-Tuning: Nutzt das installierte Beschleunigersubsystem für Deep Learning, generative KI und die Entwicklung großer Modelle.
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Inferenz und produktive KI-Dienste: Stellt parallele Rechenleistung und Beschleunigerspeicher für LLM-, multimodale und unternehmensweite Inferenz-Workloads bereit.
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HPC und wissenschaftliches Rechnen: Beschleunigt Simulationen, numerische Analysen und weitere stark parallelisierte Workloads.
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Datenintensive KI-Pipelines: Verbindet schnellen lokalen Speicher mit leistungsfähigen Rechen- und Netzwerkpfaden für Datensätze, Checkpoints und temporäre Arbeitsdaten.
Huawei Atlas 800T A2 8SFF+2NVMe ist eine zweckgebundene Speicherkonfiguration für Unternehmen, die einen Laufwerkskorb mit 8 SATA- plus 2 NVMe-Positionen, 8 installierte Ascend-910B-Beschleuniger und schnelle Vernetzung für verteiltes KI-Training benötigen.
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Tests
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Die Komponenten arbeiten mit voller Leistung und werden mehrere Tage lang getestet. Bei Zweifeln tauschen wir sie aus.
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