Serveur Huawei Atlas 800T A2
- État
- New
- Fabricant
- Huawei
- Format
- 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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Soumettre une demandeHuawei Atlas 800T A2 8SFF+2NVMe est une configuration de stockage pour serveur d’entraînement IA d’entreprise 4U avec huit baies SATA SFF 2,5 pouces plus deux baies NVMe 2,5 pouces. Elle est conçue pour les laboratoires d’IA, instituts de recherche, entreprises et fournisseurs de services ayant besoin de capacité locale et d’un niveau à faible latence pour le développement de modèles et l’entraînement distribué.
Caractéristiques principales :
-
Panier de disques et accès de maintenance: La configuration offre huit baies SATA SFF 2,5 pouces plus deux baies NVMe 2,5 pouces. L’agencement 8+2 sépare le niveau SATA capacitif de deux emplacements NVMe destinés aux données d’entraînement sensibles à la latence, aux checkpoints ou aux services système.
-
Topologie de stockage: Ce panier correspond à l’option officielle 8 SATA + 2 NVMe. Les autres agencements pris en charge, 7+3 et 4+6, sont des topologies distinctes.
-
Sous-système d’accélération installé: Le sous-système d’entraînement installé comprend 8 accélérateurs Ascend 910B pour le développement de modèles de deep learning et les charges d’IA distribuées.
-
Plateforme de calcul d’entreprise: Le sous-système de calcul utilise 4 processeurs Kunpeng 920 et 512 Go de mémoire DDR4 ECC Registered pour la préparation des données, l’orchestration et les services d’entraînement côté hôte.
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Administration, réseau et disponibilité: Huit ports QSFP 200GE, la prise en charge RAID, 4 modules d’alimentation hot-swap de 2,6 kW en redondance 2+2 et des ventilateurs hot-swap N+1 prennent en charge l’entraînement distribué et la maintenance planifiée.
Cas d’utilisation :
-
Entraînement et ajustement fin de modèles d’IA: Exploite le sous-système d’accélération installé pour le deep learning, l’IA générative et le développement de grands modèles.
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Inférence et services d’IA en production: Fournit du calcul parallèle et de la mémoire d’accélérateur pour les charges LLM, multimodales et d’inférence d’entreprise.
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HPC et calcul scientifique: Accélère les simulations, l’analyse numérique et les autres charges fortement parallèles.
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Pipelines d’IA gourmands en données: Associe un stockage local rapide à des chemins de calcul et de réseau à haut débit pour les jeux de données, les checkpoints et les données temporaires.
Huawei Atlas 800T A2 8SFF+2NVMe est une configuration de stockage dédiée aux organisations qui ont besoin d’un panier 8 SATA plus 2 NVMe, 8 accélérateurs Ascend 910B installés et un réseau à haut débit pour l’entraînement distribué de l’IA.
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