G2L4-SD4-LA08 Gigabyte 2U Server Barebone

Hochdichter 2U GPU-Server mit PCIe Gen5 Beschleuniger-Klasse I/O und dem G2L4-SD4-LA08 Gigabyte

Der G2L4-SD4-LA08 Gigabyte ist ein 2U-Rack-GPU-Server, der für PCIe Gen5-angeschlossene Beschleuniger und NVMe-intensive Datenwege entwickelt wurde und Computing, I/O sowie Servicefreundlichkeit für moderne KI- und HPC-Cluster optimal aufeinander abstimmt. Das Plattformdesign richtet sich auf Multi-Beschleuniger-Node-Konfigurationen, bei denen deterministisches Lane-Routing und Steckplatzverfügbarkeit den kontinuierlichen Durchsatz und vorhersehbare Skalierung gewährleisten.

Mit DDR5 ECC RDIMM-Unterstützung über 32 DIMM-Steckplätze bis zu 8 TB ermöglicht der G2L4-SD4-LA08 Gigabyte große In-Memory-Arbeitsmengen für Trainings-Pipelines, Inferenz-Feature-Stores und Simulations-Workloads, die von hoher Kapazität und Datenintegrität profitieren. Die Erweiterung konzentriert sich auf 8 PCIe 5.0 x16 mechanische Slots für Beschleuniger, DPU oder Hochgeschwindigkeits-Netzwerkadapter, während die Speicherung um 24 Hot-Swap-fähige 2,5-Zoll NVMe-Schächte plus 2 M.2 PCIe x4 Geräte für Boot- oder Cache-Ebenen optimiert ist. Ein dedizierter BMC/IPMI-Managementport ergänzt die integrierte 1GbE-Schnittstelle für eine betriebliche Trennung, und die 54V DC-Klemmenstromversorgung mit Hot-Plug-PSU unterstützt eine effiziente Energiezufuhr in dicht bestückten Racks.

Warum den G2L4-SD4-LA08 Gigabyte wählen?

Der G2L4-SD4-LA08 Gigabyte bietet eine unternehmensorientierte Balance aus Beschleuniger-Bandbreite, NVMe-Dichte und Memory-Headroom in einem 2U-Gehäuse und ermöglicht skalierbare Nodes, die auch unter Dauerlast servicefreundlich bleiben. Er eignet sich für standardisierte Clusterbereitstellungen, bei denen PCIe Gen5-Erweiterungen und Frontzugang zu den NVMe-Laufwerken Wartungszeiten verkürzen und Wachstum ohne Umgestaltung der Rack-Architektur fördern.

Gigabyte entwickelt diese Plattform mit den Prioritäten des Rechenzentrums-Betriebs im Fokus und legt besonderen Wert auf Fernverwaltung, Zugänglichkeit der Komponenten sowie die Einhaltung aktueller Rack-Strom- und Verkabelungsstandards zur Verbesserung von Verfügbarkeit und Lebenszykluskonsistenz.

Wesentliche Anwendungsgebiete:

• Multi-Beschleuniger KI-Trainingsnodes
• NVMe-gestützen KI-Inferenz-Servicing
• HPC-Computing mit PCIe-Beschleunigern
• In-Memory-Analysen und Feature-Stores
• GPU-beschleunigte Simulation und Rendering

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