AW-A40
Clúster de IA con Cuatro GPUs
El AW-A40 está diseñado para servir IA multimodelo. Con 4 GPU NVIDIA, puede ejecutar 4 modelos diferentes simultáneamente (uno por GPU) o combinar GPU para lograr un mayor paralelismo de modelos. La RAM de 256 GB y NVMe de 4 TB brindan una capacidad equilibrada para el almacenamiento en caché de modelos y el procesamiento de datos. La refrigeración líquida garantiza la estabilidad térmica durante el funcionamiento continuo de múltiples GPU. Perfecto para proveedores de servicios de IA que necesitan ofrecer múltiples modelos de terminales desde un único servidor.
Especificaciones Técnicas
Configuración detallada de hardware de AW-A40
Pruebas de Rendimiento
Datos de rendimiento real de nuestro laboratorio
Características Clave
Por qué elegir AW-A40
GPU Quad NVIDIA V100/A100 para servicio multimodelo
Ejecute 4 modelos diferentes simultáneamente, uno por GPU
Agrupación de GPU para paralelismo de modelos grandes (hasta 128 GB de VRAM)
Fuente de alimentación redundante de 3000 W con refrigeración líquida
Programador multimodelo ALWork con monitoreo de carga por GPU
Chasis de 4U con bahías de unidades sin herramientas para un fácil mantenimiento
Ideal Para
Proveedores de servicios de IA que ejecutan múltiples puntos finales de modelos, equipos que necesitan inferencia y capacitación desde un servidor y cargas de trabajo que requieren agrupación de GPU para modelos grandes.
Preguntas Frecuentes
Preguntas frecuentes sobre AW-A40
¿Puede el AW-A40 ejecutar cargas de trabajo de entrenamiento?
Sí, con 4 GPU, el AW-A40 admite entrenamiento distribuido utilizando marcos como PyTorch DDP y DeepSpeed. Es adecuado para ajustar modelos de tamaño mediano (hasta 13B parámetros con LoRA/QLoRA).
¿Cómo se configura la agrupación de GPU?
ALWork Model Manager admite tanto el paralelismo de modelos (dividir un modelo en varias GPU) como el paralelismo de datos (replicar un modelo en varias GPU para obtener un mayor rendimiento). La configuración se realiza a través del panel de ALWork.
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