Servidor Huawei Atlas 800I A3
- Estado
- New
- Fabricante
- Huawei
- CPU
- 4x Kunpeng 920 (64c/64t, 2.6Ghz, 180W)
- RAM
- 2000GB (DDR5 ECC REG)
- NIC card
- 8x 400GE QSFP-DD + 56x 400GE QSFP-DD
- GPU
- 8 x Ascend 910C
- Accelerator manufacturer
- Huawei
- Accelerator model
- Huawei Ascend 910C NPU
- Installed GPU/APU count
- 8 NPUs
- Maximum GPU/APU count
- 8 NPUs per server; up to 384 NPUs in a supported supernode
- Memory per accelerator
- 128GB
- Total accelerator memory
- 1024GB
- GPU memory type
- HBM
- Accelerator memory bandwidth
- 3.2TB/s per NPU
- Accelerator form factor
- Integrated supernode NPU modules
- Accelerator interconnect
- Huawei high-speed D2D supernode fabric, 784GB/s bidirectional bandwidth per NPU
- Accelerator-to-CPU interface
- PCIe 5.0
- Supported compute data types
- FP16 and INT8
- Accelerator virtualization
- Ascend device passthrough and containerized deployment through the CANN software stack
- MIG support
- Not applicable; NVIDIA MIG is not used on Huawei Ascend accelerators
- Software ecosystem
- Huawei CANN, MindSpore, MindIE, AscendCL and the PyTorch Adapter for Ascend
- Maximum system power
- 14.6kW
- Cooling
- Air cooling; each NPU drawer uses 5 hot-swap fan modules with 4+1 redundancy
- Recommended workloads
- Large-model inference, high-concurrency generative AI services, retrieval-augmented generation, enterprise knowledge systems, financial AI and supernode-scale distributed inference
- Dimensions
- 442 x 447 x 920 mm (H x W x D)
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Enviar una solicitudHuawei Atlas 800I A3 8NVMe+2SFF es una configuración de almacenamiento para supernodo empresarial de inferencia de IA 10U de alta densidad con ocho bahías NVMe de 2,5 pulgadas más dos bahías SATA SFF de 2,5 pulgadas. Está diseñada para grandes empresas, operadores cloud y organizaciones de investigación que necesitan inferencia de grandes modelos de alto rendimiento y expansión a escala de supernodo.
Características principales:
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Cesta de unidades y acceso de servicio: La configuración ofrece ocho bahías NVMe de 2,5 pulgadas más dos bahías SATA SFF de 2,5 pulgadas. El diseño 8+2 dedica la mayoría de posiciones frontales a la capa NVMe de alto rendimiento y conserva dos bahías SATA SFF para capacidad o datos del sistema.
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Topología de almacenamiento: Esta cesta admite hasta 8 unidades NVMe de 2,5 pulgadas y 2 unidades SATA de 2,5 pulgadas, conforme a la topología local máxima oficial del Atlas 800I A3.
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Subsistema de aceleración instalado: El subsistema instalado incorpora 8 aceleradores Ascend 910C para inferencia de grandes modelos y servicios de IA de alta concurrencia.
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Plataforma de cómputo empresarial: El subsistema de cálculo utiliza 4 procesadores Kunpeng 920 y 2.000 GB de memoria DDR5 ECC registrada dentro de la arquitectura de 32 DIMM de la plataforma.
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Gestión, red y disponibilidad: Ocho puertos RoCE QSFP-DD de 400GE externos, la red interna de supernodo y los módulos de ventilador hot-swap redundantes respaldan la inferencia distribuida, la comunicación colectiva rápida y la continuidad del servicio.
Casos de uso:
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Inferencia de modelos de gran tamaño: Ejecuta IA generativa e inferencia LLM y multimodal con el subsistema de aceleración Ascend instalado.
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Servicios empresariales de contenidos y conocimiento: Admite búsqueda inteligente, generación de contenidos, recuperación de conocimiento y automatización de atención al cliente.
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Clústeres de inferencia distribuidos: Utiliza conectividad RoCE de alta velocidad para escalar los servicios de inferencia entre varios nodos.
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Preparación de datos y servicio de modelos: Utiliza los niveles SATA y NVMe definidos para datos operativos, modelos, cachés y registros de servicio.
Huawei Atlas 800I A3 8NVMe+2SFF es una configuración de almacenamiento específica para organizaciones que necesitan ocho bahías NVMe más dos SATA SFF, 8 aceleradores Ascend 910C instalados y conectividad de supernodo de alta velocidad para inferencia de grandes modelos.
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Nuestro equipo está completamente equipado con diversas utilidades y software. No se preocupe, funcionará durante mucho tiempo.
Fuente de alimentación
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