4X67A81102 Lenovo AMD MI210 64GB HBM2e 1700MHz 1638GT/s GPU

Hochleistungs-PCIe AI-Beschleuniger-GPU für HPC und Scale-Out-Computing mit dem 4X67A81102

Der 4X67A81102 ist ein Lenovo PCIe Add-in-Beschleuniger auf Basis der AMD Instinct MI210 (CDNA2), entwickelt zur Erweiterung von PCIe Gen4 x16-Servern mit FP64-fähiger Rechenleistung und hochbandbreitigem Speicher. In dichten GPU-Knoten passt sich der 4X67A81102 modernen CPU-Plattformen an, indem er standardisierte PCIe-Konnektivität nutzt, um die Leistung über mehrere Beschleuniger hinweg zu skalieren, ohne ein speziell entwickeltes GPU-Basisboard zu benötigen.

Architektonisch liefert der MI210 mit 64GB HBM2e auf einer 4096-Bit-Schnittstelle eine Bandbreite von 1638GB/s, die einen anhaltenden Durchsatz für speichergebundene wissenschaftliche Anwendungen und Mixed-Precision KI-Pipelines ermöglicht. Der 4X67A81102 unterstützt starke FP64-Leistung für Simulationen und Modellierungen und bietet gleichzeitig hohe FP16-Fähigkeiten für Training und Inferenz, was ihn ideal für konvergente HPC/AI-Cluster macht. Als vollhohe, dual-Slot PCIe Gen4-Karte passt der 4X67A81102 in Standard-Erweiterungslayouts und ermöglicht Scale-Out-Speicher- und Netzwerk-Topologien, indem er CPU-PCIe-Lanes für Hochgeschwindigkeits-I/O-Strukturen bewahrt.

Warum den 4X67A81102 wählen?

Der 4X67A81102 bietet ein ausgewogenes Verhältnis von Dichte zu Leistung für PCIe-basierte GPU-Server, bei denen vorhersehbare thermische Bedingungen und wartbare Erweiterungen Priorität haben. Mit einem lüfterlosen Design, das auf Gehäuselüftung setzt, und einer Leistungsaufnahme von 300W integriert er sich sauber in unternehmenszertifizierte Plattformen, was reproduzierbare Knotendesigns und unkomplizierte Skalierung von Einzel-GPU-Arbeitsstationen zu Multi-GPU-Compute-Systemen ermöglicht.

Die Lenovo-Entwicklung legt Wert auf Rechenzentrums-Kompatibilität, qualifizierte Prüfverfahren und Lebenszyklus-Kontinuität, um sicherzustellen, dass der Beschleuniger zuverlässig innerhalb der Standard-Rack-Server-Lüftung, Stromversorgung und Management-Constraints arbeitet und gleichzeitig moderne HPC- und AI-Einsatzmodelle unterstützt.

Hauptanwendungen:

• HPC-Simulation und Modellierung (FP64)
• Wissenschaftliches Rechnen und numerische Analyse
• AI/ML Training und Inferenz
• GPU-beschleunigte Datenanalyse
• Scale-Out PCIe GPU-Compute-Knoten

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