supporta 10 GPU in un case server rack-mount 4U di alta qualità

Per supportare 10 GPU in uno chassis per server rack 4U di alta qualità, sono solitamente richieste le seguenti condizioni:

Spazio e raffreddamento: uno chassis 4U è sufficientemente alto da ospitare più GPU ed è dotato di un potente sistema di raffreddamento (ad esempio più ventole o raffreddamento a liquido) per gestire il calore delle GPU ad alta potenza.

Scalabilità: supporta più slot PCIe per garantire che 10 GPU possano essere installate e funzionino correttamente contemporaneamente.

Supporto dell'alimentatore: dotato di un alimentatore ad alta potenza (solitamente superiore a 2000 W) per fornire energia sufficiente alla GPU.

Compatibilità con la scheda madre: supporta schede madri per server di fascia alta con CPU multicanale e fornisce canali PCIe sufficienti.

Archiviazione e rete: supporta l'archiviazione ad alta velocità (come SSD NVMe) e interfacce di rete ad alta velocità (come 10 GbE o superiori).

Chassis per server GPU 4U personalizzato

Caratteristiche: supporta più GPU, dissipazione efficiente del calore, alimentazione ridondante, adatto per data center e calcolo ad alte prestazioni.
Caratteristiche: chassis 4U, supporta più GPU, buon design di dissipazione del calore, adatto per elaborazione ad alte prestazioni e apprendimento profondo.

Caratteristiche: montabile su rack 4U, supporta più GPU, adatto per applicazioni di livello aziendale e calcolo ad alte prestazioni.

Caratteristiche: chassis 4U, supporta più GPU, adatto per applicazioni di livello aziendale e calcolo ad alte prestazioni.

Caratteristiche: personalizzabile in base alle esigenze, supporta più GPU e configurazione flessibile.

Precauzioni
Raffreddamento: assicurarsi che il sistema di raffreddamento del telaio sia in grado di gestire l'elevato calore della GPU.

Alimentazione: scegliere un alimentatore con potenza sufficiente, si consiglia un alimentatore da 2000 W o superiore.

Compatibilità della scheda madre: assicurati che la tua scheda madre supporti l'installazione multi-GPU.

Disposizione degli spazi: assicurarsi che ci sia abbastanza spazio all'interno del telaio per evitare conflitti di installazione.

Questi chassis sono adatti per attività di elaborazione ad alte prestazioni che richiedono supporto multi-GPU, come deep learning, addestramento AI, ecc.