stöder 10 GPU:er i ett högkvalitativt 4U rackmonterat serverchassi

För att stödja 10 GPU:er i ett högkvalitativt 4U rackmonterat serverchassi krävs vanligtvis följande villkor:

Utrymme och kylning: Ett 4U-chassi är tillräckligt högt för att rymma flera GPU:er och är utrustat med ett kraftfullt kylsystem (som flera fläktar eller vätskekylning) för att hantera värmen från högpresterande GPU:er.

Skalbarhet: Stöder flera PCIe-kortplatser för att säkerställa att 10 GPU:er kan installeras och fungera korrekt samtidigt.

Stöd för nätaggregat: Utrustad med ett högeffektsnätaggregat (vanligtvis över 2000 W) för att ge tillräckligt med ström till GPU:n.

Moderkortskompatibilitet: Stödjer avancerade servermoderkort med flerkanaliga processorer och tillhandahåller tillräckligt med PCIe-kanaler.

Lagring och nätverk: Stöd för höghastighetslagring (t.ex. NVMe SSD) och höghastighetsnätverksgränssnitt (t.ex. 10 GbE eller högre).

Specialbyggt 4U GPU-serverchassi

Funktioner: Stöder flera GPU:er, effektiv värmeavledning, redundant strömförsörjning, lämplig för datacenter och högpresterande datoranvändning.
Funktioner: 4U-chassi, stöd för flera GPU:er, bra värmeavledningsdesign, lämplig för högpresterande datoranvändning och djupinlärning.

Funktioner: Kan monteras i 4U-rack, stöder flera GPU:er, lämplig för applikationer på företagsnivå och högpresterande databehandling.

Funktioner: 4U-chassi, stöd för flera GPU:er, lämplig för applikationer på företagsnivå och högpresterande datoranvändning.

Funktioner: Anpassningsbar efter behov, stöder flera GPU:er och flexibel konfiguration.

Försiktighetsåtgärder
Kylning: Se till att chassits kylsystem klarar av GPU:ns höga värme.

Strömförsörjning: Välj en nätadapter med tillräcklig effekt, 2000 W eller mer rekommenderas.

Moderkortskompatibilitet: Se till att ditt moderkort stöder installation av flera GPU:er.

Utrymmeslayout: Se till att det finns tillräckligt med utrymme inuti chassit för att undvika installationskonflikter.

Dessa chassin är lämpliga för högpresterande datoruppgifter som kräver stöd för flera GPU:er, såsom djupinlärning, AI-träning etc.