1. 基礎配置

型號：AI動力AIC-500

機箱規格：4U機架式（寬×深×高：482×900×175mm）

重量：凈重38kg（滿配≤55kg）

2. 核心硬件

處理器：

型號：AMD EPYC 7452（32核64線程，2.35GHz~3.35GHz）

緩存：128MB L3

TDP：180W

PCIe通道：128條PCIe 4.0

內存：

容量：512GB（16×32GB）

類型：DDR4-3200 8通道RDIMM

最大擴展：32插槽，支持4TB

GPU加速器：

型號：4×NVIDIA A100 80GB SXM4

CUDA核心：6,912（每卡）

顯存：80GB HBM2e（2TB/s帶寬）

互聯：NVLink 3.0（900GB/s雙向帶寬）

存儲系統：

高速緩存層：2×3.2TB Intel Optane P5800X（隨機讀6M IOPS）

數據層：8×7.68TB Solidigm D5-P5430 QLC SSD（讀6.8GB/s）

3. 網絡與互聯

節點互聯：

8×200Gb/s NVIDIA Quantum-2 InfiniBand

延遲：<0.5μs（GPUDirect RDMA）

管理網絡：

雙口100GbE OCP網卡（帶BMC管理）

4. 散熱與電源

散熱設計：

直接液冷（DLC）散熱模塊

冗余風扇（N+2配置）

電源：

2400W 2+2冗余鈦金電源（96%轉換效率）

輸入電壓：200-240V三相交流

5. 性能指標

AI訓練性能：

ResNet-50：2,300 images/sec（FP32精度）

BERT-Large：1.2 samples/sec（FP16精度）

GPT-3 175B：支持8節點擴展訓練

認證：

✓ NVIDIA DGX SuperPOD兼容

✓ MLPerf Training v2.1基準測試套件

6. 軟件棧

預裝環境：

NGC容器：PyTorch 2.1/TensorFlow 2.12

集群管理：Kubernetes + Kubeflow

優化工具：

✓ 自動混合精度（AMP）

✓ 梯度壓縮（1/8稀疏率）

7. 應用場景

核心場景：

✓ 大語言模型訓練（LLaMA/GPT）

✓ 3D醫學影像分析

✓ 自動駕駛感知模型開發

典型部署：

▶ 國家級AI實驗室（16節點集群）

▶ 全球TOP3雲服務商AIaaS平臺

8. 服務支持

保修：5年高級支持（含液冷系統維護）

專業服務：

✓ 模型並行策略優化

✓ 分布式訓練故障診斷