AI Servers
خادم ذكاء اصطناعي بـ4 وحدات معالجة رسومات
ما يصل إلى 4 وحدات معالجة رسومات NVIDIA في هيكل مدمج بحجم 2U — لتحقيق أقصى كثافة للوحدات لكل وحدة رَف لتدريب الذكاء الاصطناعي متوسط النطاق والاستدلال المتزامن.
المواصفات الرئيسية
أحمال العمل المثالية
Mid-Scale Training
Train models efficiently with up to 4x NVIDIA H100 NVL GPUs.
Concurrent Inference
Run multiple isolated inference workloads on one node.
المواصفات الفنية
| Chassis | 2U Rackmount |
|---|---|
| GPU Support | L4, L40S, H100 NVL — 2 to 4 GPUs |
| Memory | Up to 1.5 TB DDR5 |
سرّع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة الأكثر تطلبًا مع خادم ذكاء اصطناعي بأربع وحدات GPU مصمم لتدريب النماذج اللغوية الكبيرة والاستدلال والضبط الدقيق والذكاء الاصطناعي التوليدي والحوسبة المعزّزة بوحدات GPU عالية الأداء. يوفّر الجمع بين أربع وحدات GPU عالية الأداء في خادم واحد توازنًا قويًا بين كثافة الحوسبة وقابلية التوسّع وكفاءة البنية التحتية للمؤسسات ومطوّري الذكاء الاصطناعي والمؤسسات البحثية ومراكز البيانات.
يُعد خادم الذكاء الاصطناعي بأربع وحدات GPU حلاً مثاليًا لأعباء العمل التي تتطلب قدرة حوسبة وذاكرة GPU أكبر بكثير مما يوفره نظام بوحدة أو وحدتي GPU، مع بقائه أكثر إحكامًا وفعالية من حيث التكلفة مقارنة بعناقيد GPU متعددة العقد الأكبر حجمًا. يناسب هذا التكوين بيئات تطوير الذكاء الاصطناعي والإنتاج على حد سواء.
مصمم للذكاء الاصطناعي المؤسسي وتعلّم الآلة
مع عمل أربع وحدات GPU معًا، يمكن لهذه الأنظمة تسريع مجموعة واسعة من التطبيقات كثيفة الحوسبة، بما في ذلك:
تدريب النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)
الاستدلال وتقديم النماذج اللغوية الكبيرة
تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي
الضبط الدقيق لنماذج الذكاء الاصطناعي
تطوير النماذج الأساسية
التوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG)
وكلاء الذكاء الاصطناعي وأعباء الاستدلال المنطقي
الرؤية الحاسوبية
معالجة اللغة الطبيعية
الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط
التحليلات المعزّزة بوحدات GPU
الحوسبة العلمية والحوسبة عالية الأداء
أبحاث الذكاء الاصطناعي والتجارب
بنية متعددة وحدات GPU عالية الكثافة
يوفّر خادم بأربع وحدات GPU بيئة متعددة الوحدات متكاملة بإحكام للتطبيقات القادرة على توزيع أعباء العمل على عدة مسرّعات. وبحسب وحدة GPU ومنصة الخادم المختارة، يمكن لتقنيات الربط البيني عالية السرعة بين وحدات GPU أن تساعد في تحسين الاتصال بينها وتسريع أعباء العمل التي تتطلب تبادلاً متكررًا للبيانات.
وهذا يجعل الأنظمة ذات الأربع وحدات GPU جذابة بشكل خاص لتدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال الموزّع والمحاكاة وغيرها من أعباء العمل المتوازية حيث يمكن لموارد GPU الإضافية أن تقلّل زمن المعالجة بشكل كبير.
بنية تحتية مرنة للذكاء الاصطناعي
يمكن تكوين خوادم الذكاء الاصطناعي بأربع وحدات GPU بفئات مختلفة من عتاد NVIDIA أو غيره من المسرّعات وفقًا لمتطلبات أعباء العمل واحتياجات ذاكرة GPU وقيود الطاقة وأهداف الأداء. تتيح هذه المرونة للمؤسسات بناء بنيتها التحتية حول تطبيقات ذكاء اصطناعي محددة بدلاً من اعتماد تكوين موحّد يناسب الجميع.
وهي مناسبة لمراكز بيانات المؤسسات، والشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، والمختبرات البحثية، والجامعات، والسحابات الخاصة للذكاء الاصطناعي، وبيئات الحوسبة بوحدات GPU.
أبرز المزايا
تكوين خادم ذكاء اصطناعي بأربع وحدات GPU
بنية متعددة وحدات GPU عالية الأداء
مصمم لتدريب النماذج اللغوية الكبيرة والاستدلال
مثالي للذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج الأساسية
يدعم الضبط الدقيق وRAG ووكلاء الذكاء الاصطناعي وأعباء العمل متعددة الوسائط
كثافة حوسبة GPU عالية في خادم واحد
مناسب لتطوير الذكاء الاصطناعي والبحث والإنتاج
تكوينات مرنة لوحدات GPU والخوادم
أساس فعّال لبنية تحتية قابلة للتوسّع للذكاء الاصطناعي
نقطة انطلاق مثالية نحو عناقيد GPU أكبر
سواء كنت تطوّر نماذج لغوية كبيرة، أو تنشر تطبيقات ذكاء اصطناعي توليدي، أو تجري ضبطًا دقيقًا للنماذج الأساسية، أو تشغّل أعباء عمل بحثية كثيفة الاستخدام لوحدات GPU، فإن خادم الذكاء الاصطناعي بأربع وحدات GPU يوفّر كثافة الحوسبة وقابلية التوسّع اللازمتين لتسريع البنية التحتية الحديثة للذكاء الاصطناعي.
الأسئلة الشائعة
هل توفّرون خوادم GPU لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والاستدلال؟
ما هي مُدد التوريد المتوقعة لخوادم GPU؟
هل توفّرون تمويلاً لبنية وحدات معالجة الرسومات (GPU)؟
كيف يمكنني طلب استشارة أو عرض سعر؟
هل أنت مستعد للبدء؟
ابنِ بنيتك التحتية للذكاء الاصطناعي بكل ثقة
تحدّث إلى فريق البنية التحتية للمؤسسات لدينا. احصل على إرشادات الخبراء، وأسعار GPU، وخطة نشر مخصصة — دون أي التزام.