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04-30
金品 KN 5128-A79 PC Farm服务器:算力密度翻倍,部署成本直降
当前云渲染、云主机、云 VR、云网吧等业务爆发式增长,企业普遍面临机房空间成本高企、算力部署密度不足、集群运维复杂度高、重载业务稳定性难保障四大核心痛点。KN5128-A79 高密度整机直击行业痛点,以 5U 空间集成 8 个独立计算节点的创新架构、旗舰级硬件算力、全场景适配能力与企业级可靠运维体系,打造高密度算力部署的产品,为多元化云端业务提供降本增效的一站式算力解决方案。
04-17
算力高效+运维极简,KG8208-V4 8卡AI服务器,降本增效的核心选择
在生成式 AI、大模型训练、数字孪生等场景全面爆发的当下,AI 算力基础设施正面临前所未有的挑战。金品 KG8208-V4 作为新一代旗舰级 8U 双路 8 卡 GPU 服务器,以CPU-GPU 直连架构为核心
04-10
KG6216-V4:全场景 AI 算力解决方案,让部署更简单、性能更强劲
在 AI 驱动产业变革的今天,选择一款合适的算力平台,就是选择企业的未来。KG6216-V4 人工智能服务器以其强大的性能、灵活的配置和便捷的部署,成为企业构建 AI 基础设施的优异选择。
04-07
KU2208-H33 双路海光服务器:全栈自主可控,赋能千行百业智能化升级
当前工业与行业信创落地进程中,硬件平台层面仍存在四大共性痛点,成为制约国产化方案规模化推广的核心障碍: 1. 算力瓶颈与实时性不足:机器视觉的实时图像分析、工业控制的多任务并行处理、智能交通的多路视频流解码等场景,对硬件的单线程主频、多线程并发能力与大内存支撑提出极高要求。多数国产主板以单路低主频方案为主,无法支撑高负载、低延迟的运算需求,出现 “算力跟不上、实时性不达标” 的问题。
03-26
浅谈PCIe带宽对大模型推理性能的影响
在大模型训练、深度学习推理、高性能计算等AI场景全面爆发的当下,服务器硬件的算力优化早已跳出“单纯堆核心、加显存”的浅层思路,转而聚焦数据传输效率与硬件互联架构的核心打磨。AI服务器想要实现算力高效释放,离不开CPU、GPU、内存、存储、高性能网卡等组件的协同运转,而串联起所有硬件的关键枢纽,正是PCIe(高速串行计算机扩展总线)技术。
03-23
智算引擎,赋能未来:金品KG6216-V4 8卡AI服务器
在人工智能、深度学习训练、视频视觉处理等场景落地过程中,企业普遍面临多重挑战:算力供给不足,多模态大模型训练与推理对 GPU 算力、内存带宽提出极高要求,传统服务器难以支撑高并发负载;扩展灵活性受限,现有硬件无法兼容主流 AI 加速卡,PCIe 扩展与硬盘存储扩容空间有限
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