مهمة العميل
يحتاج العميل إلى عقدة حوسبة محلية لتدريب نماذج الشبكة العصبية والعمل مع مجموعات البيانات الكبيرة. كانت المشكلة الرئيسية في الحلول الحالية هي الكمية المحدودة من ذاكرة الرسوميات وارتفاع درجة الحرارة تحت الأحمال الطويلة.
- نطاق النشاط: التعلم الآلي (ML) وعلوم البيانات.
- البرامج المستخدمة: مكدس مكتبة بايثون (PyTorch، TensorFlow)، NVIDIA CUDA.
الشرط الرئيسي: إمكانية التشغيل المتوازي لأربع وحدات معالجة رسومات رئيسية في دائرة واحدة وتوافر ذاكرة الوصول العشوائي بسعة 2 تيرابايت أو أكثر لمعالجة البيانات في ذاكرة الوصول العشوائي.
عملية الاختيار والقرار
عند تصميم النظام، تم التركيز بشكل رئيسي على موازنة الإنتاجية وتبديد الحرارة بكفاءة.
- منصة: تم تحديد المعالج Threadripper PRO 7995WX استنادا إلى شرائح WRX90. تتيح لك 96 مركزًا موازنة مهام المعالجة المسبقة للبيانات بشكل فعال قبل إرسالها إلى وحدة معالجة الرسومات.
- بطاقات الرسوميات: تركيب اربعة RTX 6000 Blackwell يتطلب استخدام لوحة أم متخصصة مع عدد كافٍ من ممرات PCIe 5.0 التي تعمل في الوضع x16/x16/x16/x16.
- تبريد: يعد تبريد الهواء القياسي لأربع بطاقات خادم في حالة واحدة غير فعال بسبب التغليف الكثيف. لقد قمنا بتنفيذ نظام تبريد سائل مخصص يغطي وحدة المعالجة المركزية وجميع وحدات معالجة الرسومات. هذا جعل من الممكن الحفاظ على درجات حرارة التشغيل في الداخل 55–60°C تحت حمولة كاملة.
- تَغذِيَة: يتجاوز الحد الأقصى لاستهلاك الطاقة للنظام 2 كيلو واط. تم تثبيت مصدر الطاقة 3000W، مما يوفر الهامش اللازم على خطوط 12 فولت وشهادة البلاتين لتقليل فقدان الحرارة.
نتيجة
سمح النظام المصمم للعميل بالتخلي عن استئجار السعة السحابية لصالح الحوسبة المحلية. تعمل المحطة بثبات على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، وتوفر إجمالي 384 جيجابايت من ذاكرة الرسوميات للمهام الأكثر استهلاكًا للموارد.
هل أعجبك المشروع؟
هل ترغب في طلب جهاز كمبيوتر مماثل أو إنشاء مشروعك الفريد؟ اتصل بنا للحصول على استشارة - سنناقش جميع تفاصيل جهاز الكمبيوتر المستقبلي الخاص بك.
Arabic 
English