100-506116 AMD MI100 32GB HBM2 1502MHz 1229GT/s GPU

Hochleistungsfähiger PCIe Gen4 GPU-Beschleuniger für HPC- und ROCm-AI-Workloads mit dem 100-506116

Der 100-506116 ist ein AMD Instinct MI100 PCIe-Beschleuniger, der für Serverplattformen entwickelt wurde, die eine deterministische Rechenleistung ohne Displaypfad benötigen. Basierend auf der CDNA-Architektur richtet er sich auf FP64-intensive Simulationen, Mixed-Precision KI-Training und -Inference unter ROCm sowie GPU-beschleunigte Analysen, bei denen vorhersagbare Latenzzeiten und nachhaltige Auslastung entscheidend sind.

Mit 32 GB HBM2 und ECC bietet der 100-506116 ein hochbreitbandiges Speicherverhalten, das ideal für große Tensoren, spärliche/unkonventionelle wissenschaftliche Kerne und bandbreitenkritische Vorverarbeitungspipelines geeignet ist. Die Dual-Slot PCIe 4.0 x16 Schnittstelle ermöglicht ausgewogene Host-zu-Gerät-Datenübertragungen sowie effiziente Multi-GPU-Skalierung in modernen PCIe Gen4-Servern und schont dabei CPU-Sockel-Ressourcen für Speicher und Netzwerk. Die passive Kühlung ist an das Airflow-Design von Rechenzentrumsgehäusen angepasst und unterstützt dichte Installationen, bei denen thermisches Zoning und Wartungsfreundlichkeit auf Systemebene kontrolliert werden.

Warum den 100-506116 wählen?

Der 100-506116 bietet ein überzeugendes Verhältnis von Dichte zu Leistung für Unternehmen, die HPC- und ROCm-basierte KI-Workloads auf standardisierter PCIe-Infrastruktur konsolidieren. Die ECC-geschützte HBM2, das serverorientierte passive Thermik-Design und die PCIe Gen4-Konnektivität gewährleisten zuverlässige Scale-out-Knoten, die konsistente Ergebnisse über Cluster hinweg und reproduzierbare Leistung für Produktionspipelines ermöglichen.

AMD entwickelt Instinct-Beschleuniger mit Fokus auf offene Softwareunterstützung und betriebliche Anforderungen in Rechenzentren, legt Wert auf ROCm-Kompatibilität, Langzeitplattform-Support und Integration in moderne PCIe-Serverarchitekturen für planbare Deployments und Lifecycle-Management.

Hauptanwendungen:

• FP64-HPC-Simulation und Modellierung
• ROCm KI-Training und Inferenz
• Wissenschaftliches Rechnen und numerische Solver
• GPU-beschleunigte Analytik
• Headless-Rendering und Berechnung

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