خوادم Asus بناءً على حلول NVIDIA DPU و EGX

Ad Blocker Detected

Our website is made possible by displaying online advertisements to our visitors. Please consider supporting us by disabling your ad blocker.

تم تقديم خوادم Asus بناءً على حلول NVIDIA DPU و EGX. في ما يلي سوف نتعرف على مواصفات خوادم Asus الجديدة.

تفخر Asus ، الشركة الرائدة في صناعة تكنولوجيا المعلومات والمصنع الناجح للخوادم ومحطات العمل ، بالإعلان عن دعم خوادمها القائمة على GPU لتقنيات الشبكات والأمن الجديدة ضمن منصات Nvidia. تقدم Asus منذ فترة طويلة خوادم عالية الجودة بأداء عالٍ وابتكارات جديدة تمكنت من تلبية طلب السوق على حلول معالجة البيانات NVIDIA (NVIDIA DPU).

خوادم Asus هي منصة EGX معتمدة من NVIDIA ومُحسَّنة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات. كما توفر Asus لعملائها أداءً أفضل وأداءًا أفضل وقابلية أكبر للتوسع بالإضافة إلى أمان كامل من خلال توفير الأجهزة والبرامج جنبًا إلى جنب مع شهادات التوافق.

ستدعم Asus بشكل كامل معالجات الرسومات ومحولات الشبكة الجديدة من NVIDIA ، وستتضمن منصات جديدة للحوسبة القائمة على البيانات (DPU) والرسومات (GPU) في مجموعة منتجاتها. تستخدم Asus ، بصفتها أحد مزودي حلول التسريع ، أحدث التقنيات لعملائها.

أبعد من الذكاء الاصطناعي مع NVIDIA BlueField DPU

خوادم Asus

خلال مؤتمر GTC السنوي لـ Nvidia ، تم تقديم الجيل الثاني من تقنية BlueField ، أو وحدات معالجة البيانات الأكثر تقدمًا في العالم ، والتي سمحت للمستهلكين باستضافة شبكات سريعة مع المزيد من إمكانات الأمان والتخزين. في الواقع ، تجمع تقنية BlueField-2 بين قوة ConnectX®-6 Dx SmartNIC وبين نوى سلسلة Arm القابلة للبرمجة بدقة. تتمتع هاتان المجموعتان بالقدرة على تحميل الأجهزة للمحاكاة الافتراضية في التخزين وتقليل البيانات واكتشاف الثغرات والتهديدات الأمنية.

هناك تفسير إضافي لهذه التقنية وهو أداء معيار DOCA ، والذي تم إنشاؤه تحت واجهات برمجة مفتوحة المصدر. يمكن استخدام هذا المعيار للبرامج المحددة وأجهزة التسريع والذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات الضخمة والحوسبة السحابية والمحاكاة الافتراضية.

تم تصميم خوادم فئة Asus GPU لمعيار NVIDIA DPU وهي مناسبة للحوسبة الشاقة (HPC) والذكاء الاصطناعي (AI). من ناحية أخرى ، تدعم خوادم Asus GPU من 4 إلى 8 فتحات مزدوجة لوحدات معالجة الرسومات NVIDIA PCIe. بالإضافة إلى ذلك ، تتميز خوادم Asus القائمة على GPU بتقنيات خاصة مثل Adaptive Topology في ESC8000 G4. تتيح هذه التقنية تغيير حالة طوبولوجيا النظام من خلال الإدارة خارج نطاق ASMB9-iKVM ، ومن الممكن تغيير إعدادات الأجهزة وتوجيه الكبل.

منصة NVIDIA EGX

خوادم Asus

هذا النظام الأساسي مخصص للأنظمة المحسّنة للذكاء الاصطناعي والتي تعد جزءًا من البنية التحتية التنظيمية ومعالجة البيانات. تحتوي الأنظمة القائمة على هذه المنصة على تريليونات من مستشعرات إنترنت الأشياء (IoT). تدعم المنصة نظامًا بيئيًا برمجيًا غنيًا وعالي الدقة يستخدم الذكاء الاصطناعي لتقديم خدمات الذكاء الاصطناعي والجيل الخامس لمراكز مثل المستشفيات الذكية والمصانع الآلية والمتاجر الذكية وغيرها الكثير.

خوادم Asus

تقدم Asus خوادم متوافقة مع NVIDIA NGC بما في ذلك ESC8000 G4 و ESC4000 G4 و E900 G4 و Pro E800 G4 ، مع قوة حوسبة GPU عالية ، وحلول شبكة NVIDIA ، وعرض نطاق ترددي أكبر ، وزمن وصول أقل. هذه الخوادم أيضًا في الفئة التنظيمية ، وفي حالة حدوث أي مشاكل أو فشل في النظام ولزيادة الإنتاجية ، يمكن للمالكين الاتصال بمتخصصي NVIDIA يمكن لهذه الميزة إصلاح مشكلات برنامج L1 بسرعة كبيرة وتوفير مسارات أفضل لـ L1 و L2. يمكن لشركة Asus ، بصفتها شريكًا معتمدًا من NVIDIA ، تقديم خوادم مُحسّنة مع مجموعة متنوعة من الحلول البرمجية لعملائها لتطبيقات مثل الذكاء الاصطناعي في تكوينات ومقاييس مختلفة.

لا تزال خوادم Asus تقدم أفضل أداء

خوادم Asus

تُعرف خوادم Asus بأنها أفضل الخيارات الممكنة لمراكز البيانات من حيث الكفاءة والحوسبة وكفاءة الطاقة. تمكنت خوادم Asus في طرازي 1P و 2P ، المتوافقة مع منصات Intel و AMD ، من إثبات الأداء الأمثل من خلال تحقيق أكثر من 700 رقم قياسي عالمي حتى الآن. يمكن الاطلاع على سجلات هذه الخوادم من خلال موقع SPEC.org. تقدم Asus أيضًا خوادم تركز بشكل أكبر على الأداء واستهلاك الطاقة ، مما يؤدي إلى توفير كبير في الطاقة. في هذه المناقشة ، حصلت Asus على المرتبة الأولى في SPEC Power لكل من أنظمة تشغيل Windows و Linux.

سيستمر التعاون بين ASUS و NVIDIA من أجل حلول الذكاء الاصطناعي الشاملة والحوسبة الثقيلة وتحليلات بيانات العملاء.

شاهد أيضًا حطمت اللوحة الأم الجديدة Asus جميع سجلات رفع تردد التشغيل

follow on facebook
follow on linkedin
follow on Reddit

Leave a Reply