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5 Gründe, Supermicro für Ihre HPC-Infrastruktur zu wählen

High Performance Computing (HPC) wird in vielen Branchen eingesetzt, um komplexe physikalische Probleme zu lösen. Die Simulation mechanischer Systeme, Wettervorhersagen und die Entwicklung neuer Medikamente sind nur einige der Anwendungsfälle für HPC. Je nach Anwendungsfall bestehen HPC-Systeme aus vielen Servern, die miteinander vernetzt sind und im Verlauf der Simulation Informationen austauschen. Eine HPC-Anwendung kann große Datenmengen erfordern, so dass schnelle Speicherung und schnelle Vernetzung notwendige Bestandteile einer effizienten Lösung sind. Supermicro ist ein führender Anbieter von Servern und Speichersystemen für die HPC-Industrie. Hier sind einige Gründe, warum Kunden Supermicro für ihre HPC-Anforderungen wählen.
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Supermicro zukünftige Ausrichtung basierend auf der Intel-Prozessor-Roadmap

Supermicro ist führend in der Entwicklung, Herstellung und Lieferung einer Reihe von Servern, die eine Vielzahl von Arbeitslasten abdecken. Intel ist ein wertvoller Partner von Supermicro und hat öffentlich eine Roadmap dargelegt, die die Entwicklung des Rechenzentrums zeigt. Von Allzweck-CPUs passen die neuesten Angebote (Intel® Xeon® Scalable Prozessoren der 4. und 5. Generation) perfekt in die Accelerate Everything-Richtung von Supermicro. Es ist nun möglich, Silizium zu entwickeln, das spezifische Arbeitslasten beschleunigt, was zu einem Vielfachen der Leistung für diese Anwendungen führt.

Supermicro wird weiterhin Systeme entwerfen, entwickeln und einführen, die den Bedarf unserer Kunden an beschleunigter Leistung und Energieeffizienz auf der Basis der neuen Intel Xeon Scalable Prozessoren der 5. Generation und darüber hinaus erfüllen.

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Das Argument für On-Prem KI

KI ist zu einer dominierenden Technologie für Unternehmen weltweit geworden und wird dies auch in Zukunft bleiben. Die Technologie zur Änderung von Geschäftspraktiken und zur besseren Entscheidungsfindung in einer Vielzahl von Branchen hat zu einer beispiellosen Nachfrage nach Servern geführt, die die Trainings- oder Inferenzphase des KI durchführen können. Die für die Trainingsphase benötigte KI kann erhebliche Kosten verursachen, aber ein High-End-System (mehrere CPUs und GPUs) ist nicht immer die beste Wahl. Durch die Implementierung der KI im Rechenzentrum eines Unternehmens können Organisationen Kosten senken und gleichzeitig produktiver und flexibler werden.
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