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全球领先的高端图形工作站供应商
高性价比视觉AI工作站
编号:XWS-GT420M-004-23v2
品牌:   [查询该品牌全部商品]
单位:个
重量:10 公斤
型号:UltraLAB GR420M 125192-PD6X
主要配置:AMD霄龙7773x(64核2.5Ghz)/192GB DDR4 /6*RTX4080 /7.68TB NVME /2*18TB SATA /双塔式(双2000w)/27"-4K图显
保修:三年质保
多用途深度学习训练平台、影视后期编辑、分子动力学计算、动画渲染、遥感图像处理等
商品售价:¥165,000.00
订购数量:

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商品介绍
详细参数
图灵计算工作站UltraLAB GR420M是西安坤隆计算机科技有限公司于2022年10月推出上市的,一款支持AMD锐龙Pro5000WX处理器、多GPU(基于PCIe 4.0 x16)、海量并行储于一体的双塔式工作站. 
 
基于办公静音环境,应用于深度学习、科学计算、生命科学、生物分析、分子动力模拟计算等,是一款先进而强大CPU+GPU异构超级计算系统。

硬件特点:
 采用AMD 霄龙3代处理器,单CPU最大核数64个,三级缓存L3高达768MB,支持8个内存通道,其高主频、大缓存、大内存带宽特点,是目前单CPU多核并行算力的最强科学计算处理器。
 
 配备6个GPU卡(全部PCIe 4.0 x16接口),最大GPU CUDA 6.4512万核数(FP32 :280Tflops)、Tensor Core 2016个核数(FP16 2184Tflops),完美的GPU超算架构
 配备基于PCIe 4.0总线的海量并行存储(最大容量300TB),延迟低,支持最大15个并行读,硬盘io性能大幅提升,性能和管理远超传统的DAS/NAS存储系统
 不需要专门的机房,不占过多空间,维护成本极低
 不需要作业调度系统,管理难度大幅降低
 完全处于办公环境(静音级)、不在被噪音所困扰

配置规格

No

类别

技术规格

1

CPU

AMD 霄龙3代处理器

2

芯片组

AMD SOC

3

内存

8DDR4-3200 RDIMM/UDIMM(ECC)

8通道,最大容量1TB

4

GPU

可选: RTX 4070/4080/4090RTX A4000/A5000/A6000

数量:最大6

PCIe接口:

Slot1 PCIe x16 (运行Pcie 4.0 x16)

Slot2 PCIe x16 (运行Pcie 4.0 x8)

Slot3 PCIe x16 (运行Pcie 4.0 x16)

Slot4 PCIe x16 (运行Pcie 4.0 x16)

Slot5 PCIe x16 (运行Pcie 4.0 x16)

Slot6 PCIe x16 (运行Pcie 4.0 x16)

Slot7 PCIe x16 (运行Pcie 4.0 x16)

5

系统盘

可选1M.2 SSDPCIe 4x接口,单盘最大容量2TB

可选2SSD SATA 6Gbps接口,单盘最大容量7.68TB

6

高速缓存盘

U2.SSD,数量1个,最大3.84TB/7.68TB

接口:PCIe 4.0 x8

7

并行存储

163.5寸硬盘位,RAID5/6,最大300TB

接口:PCIe 4.0 8X

8

光驱

DVD(刻录机)或蓝光DVD(刻录机)

9

平台

箱体:双塔式

尺寸:深度658mm,宽度478mm,高度674mm

电源:2000w,金牌,数量1~2

硬盘位:163.5”25.25

PCI扩展槽:6*PCIe 4.0 x161*PCIe 4.0 x8

后置端口:6USB 3.2G22个万兆和2个千兆以太,8声道音频

前置端口:2USB 2.0/3.0

10

系统优化

CPU自动超频加速、高性能低延迟加速

11

提升性能硬件可选

1CPU+GPU异构计算架构

2)图形生成架构

3)系统盘高io、高带宽架构

4)高io并行存储架构

12

显示器

可选,支分辨率:高清、2K4K

13

操作系统

支持Windows10Windows Server 2016/2019

支持 Linux 全系列(RedhatUbuntuCentos等)

支持虚拟、私有云、共享图形服务系统

14

噪音控制

基于办公环境,满负荷计算,噪音低于45分贝

15

应用领域

深度学习、电磁仿真、分子动力学、视频后期、动画渲染等

产品特点

1)集GPU超算、并行存储于一体的超级训练系统

基于办公环境,静音级

支持最大7块GPU超算,单精度浮点最大到114Tflops

支持最大20块3.5寸存储,最大容量300TB

支持intel高频处理器,加速密集预处理、高强度数据压缩等计算环节

拥有CPU+GPU完美的深度学习架构

 

2)预装完整开发工具的硬件系统,帮助快速启动深度学习研究项目

基于GPU工作站系统,预装深度学习所需的软件:Nvidia 驱动程序,CUDA工具包,cuDNN

深度学习框架TensorFlow、PyTorch、PaddlePadle、Keras、Dl4j、Mxnet、caffe、Theano、CNTK


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