全棧式SuperCluster包括氣冷、液冷訓練與云端級推理機柜配置，并搭載全新NVIDIA Tensor Core GPU、網絡與NVIDIA AI Enterprise軟件

Supermicro, Inc.（納斯達克股票代碼：SMCI）作為AI、云端、儲存和5G/邊緣領域的全方位IT解決方案制造商，宣布推出其最新產品組合，加速生成式AI部署。Supermicro SuperCluster解決方案能為目前及未來大型語言模型（Large Language Model，LLM）硬件基礎設施提供核心建構組件。

Supermicro三款強大的SuperCluster解決方案現(xiàn)已上市并可被用于生成式AI工作運行。這些解決方案內的4U液冷系統(tǒng)或8U氣冷系統(tǒng)是專為強大LLM訓練性能以及高度批次大小且大量的LLM推理所設計。配備了1U氣冷Supermicro NVIDIA MGXTM系統(tǒng)的第三款SuperCluster超級集群則針對云端級推理進行了優(yōu)化。

Supermicro總裁兼首席執(zhí)行官梁見后（Charles Liang）表示："在AI時代，算力以集群來衡量，不再只用服務器數(shù)量作為依據(jù)。我們的全球制造產能已擴大到每月5,000臺機柜，能比以往更快地為客戶提供完整生成式AI計算集群。只需通過我們采用400Gb/s NVIDIA Quantum-2 InfiniBand和Spectrum-X Ethernet網絡技術的數(shù)個可擴充型集群建構組件，一個64節(jié)點的計算集群能支持具有72TB HBM3e的512個NVIDIA HGX H200 GPU。結合了NVIDIA AI Enterprise軟件的Supermicro SuperCluster解決方案非常適合用于針對現(xiàn)今企業(yè)與云端基礎架構的LLM訓練，且最高可達兆級參數(shù)。互連的GPU、CPU、內存、儲存、以及網絡硬件在被部署至機柜內的多個節(jié)點后形成現(xiàn)今AI技術的基礎。Supermicro的SuperCluster解決方案為快速發(fā)展的生成式AI與LLM提供了核心建構組件。"

NVIDIA GPU產品管理副總裁Kaustubh Sanghani表示："NVIDIA最新型GPU、CPU、網絡與軟件技術助力能讓系統(tǒng)制造者為全球市場內不同類型的下一代AI工作運行實現(xiàn)加速。通過結合基于Blackwell架構產品的NVIDIA加速計算平臺，Supermicro能提供客戶所需要的前沿服務器系統(tǒng)，且這些系統(tǒng)可容易地被部署至數(shù)據(jù)中心。"

Supermicro 4U NVIDIA HGX H100/H200 8-GPU系統(tǒng)通過液冷技術使8U氣冷系統(tǒng)計算密度加倍，同時降低功耗量與總體擁有成本（TCO）。這些系統(tǒng)旨在為了支持下一代NVIDIA的Blackwell架構GPU。Supermicro冷卻分配單元（Cooling Distribution Unit，CDU）與冷卻分配分流管（Cooling Distribution Manifold，CDM）是主要冷卻液流動脈絡，可將冷卻液輸送至Supermicro定制的直達芯片（Direct-to-Chip，D2C）冷板，使GPU和CPU處于最佳運行溫度，進而實現(xiàn)效能最大化。此散熱技術可使一整座數(shù)據(jù)中心電力成本降低最多40%，同時節(jié)省數(shù)據(jù)中心占地空間。

搭載NVIDIA HGX H100/H200 8-GPU的系統(tǒng)非常適合用于訓練生成式Al。通過NVIDIA? NVLink?技術高速互連的GPU，以及高GPU內存帶寬與容量，將成為符合成本效益地運行LLM的核心關鍵。Supermicro的SuperCluster具備龐大GPU共享資源，能作為一個AI超級計算機進行計算作業(yè)。

無論是導入一個最初就以數(shù)兆級詞元（token）數(shù)據(jù)集進行完整訓練的大型基礎模型，或開發(fā)一個云端級LLM推理基礎架構，具有無阻式400Gb/s網絡結構的脊葉網絡拓撲（Spine and Leaf Network Topology）都能從32個計算節(jié)點順暢地擴展至數(shù)千個節(jié)點。針對完全整合的液冷系統(tǒng)，Supermicro在產品出廠前會憑借經認證的測試流程徹底驗證與確保系統(tǒng)運行有效性與效率。

采用了NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip的Supermicro NVIDIA MGX?系統(tǒng)設計將能打造出未來AI計算集群的架構樣式以解決生成式AI的關鍵瓶頸：運行高推理批次大小的LLM所需的GPU內存帶寬及容量，進而降低運營成本。具有256節(jié)點的計算集群能實現(xiàn)云端級大量推理算力引擎，并易于部署與擴充。

配置4U液冷系統(tǒng)的5組機柜或8U氣冷系統(tǒng)的9組機柜型SuperCluster

? 單一可擴充單元含256個NVIDIA H100/H200 Tensor Core GPU

? 液冷技術可支持512個GPU、64個節(jié)點，而其體積空間等同于搭載256個 GPU的氣冷式32節(jié)點解決方案

? 單一可擴充單元含具有20TB HBM3的NVIDIA H100或具有36TB HBM3e的NVIDIA H200

? 一對一網絡傳輸結構可為每個GPU提供最高400 Gbps帶寬，并支持 GPUDirect RDMA與GPUDirect Storage技術，實現(xiàn)最高兆級參數(shù)的LLM訓練

? 400G InfiniBand或400GbE Ethernet網絡交換器結構采用高度可擴充型脊葉網絡拓撲技術，包括NVIDIA Quantum-2 InfiniBand和NVIDIA Spectrum-X Ethernet網絡平臺

? 可定制化AI數(shù)據(jù)管道儲存結構具有業(yè)界領先的平行文件系統(tǒng)選項技術

? 搭載NVIDIA AI Enterprise 5.0軟件，可支持可加速大規(guī)模AI 模型部署的新型NVIDIA NIM推理微服務

配置1U氣冷NVIDIA MGX系統(tǒng)的9組機柜型SuperCluster

? 單一可擴充單元含256個GH200 Grace Hopper Superchips

? 最高可達144GB HBM3e加480GB LPDDR5X的統(tǒng)一內存，適用于云端級、大量、低延遲和高批次推理，并能在單一計算節(jié)點中容納超過700億個參數(shù)規(guī)模的模型

? 400G InfiniBand或400GbE Ethernet網絡交換器結構采用了高度可擴充型脊葉網絡拓撲技術

? 每節(jié)點最多含8個內建E1.S NVMe儲存裝置

? 可定制化AI數(shù)據(jù)管道儲存結構搭配NVIDIA BlueField?-3 DPU與領先業(yè)界的平行文件系統(tǒng)選項，能為每個GPU提供高傳輸量、低延遲的儲存裝置存取

? NVIDIA AI Enterprise 5.0軟件