간단히 정리하면 그렇습니다. 자세한 사항은 별도로 문의 주시면 추가답변드리겠습니다.
OCP프로젝트 같은 특정요구사항에 맞춘 Rack scake서버도 지원하고 있습니다,
3000W*6ea 를 사용합니다.
GPU의 모델별 특성을 참고하시면 Turing 아키텍쳐를 사용한 GPU가 추론에 특화 되었다고 보실수 있습니다.
AI 트레이닝에서 많은 코어를 사용하여 병렬 연산을 합니다. CPU 와 GPU를 단순히 비교한다면 GPU가 낮은 클럭의 많은 코어로 병렬 연산에 좀더 최적화 되었다고 볼수 있고 이로인해 전체 병렬 연산시 결과 도출까지 빠른시간에 처리할수 있습니다. 이런 반면, CPU는 고 클럭으로 빠른 연산에 더 효율적일 수 있습니다.
저희는 타사에비해 다양한 GPU서버 포트폴리오를 제공하고 있기에 다양한 고객의 요구사항에 부합할수 있습니다. 최대 확장성과 연결성은 각 모델별로 상이하기에 저희 라인업을 참고해주세요
네 당연하게 전기적인 신호를 사용하는 제품이기에 높은 사용율이 수명에 영향을 줍니다.
GPU는 기본 PCIe를 기반으로 사용하기에 사용 용도나 GPU수량에 맞추어 해당하는 서버를 선택하시면 됩니다.