Обладнання ASUS живить AI-суперкомп'ютер NCHC Тайваню, що посів 29 місце у TOP500

Компанія ASUS оголосила, що в співпраці з Національним центром високопродуктивних обчислень (NCHC) завершено будівництво нового AI-суперкомп'ютера, який офіційно введено в експлуатацію.

Він має архітектуру з подвійними обчисленнями, що включає кластер та новітню систему NVIDIA GB200 NVL72 — це перше у Тайвані розгортання повністю родинно-охолоджуваного AI-суперкомп'ютера з такою архітектурою. Система Nano4 NVIDIA HGX H200 забезпечує продуктивність до 81,55 PFLOPS і посідає 29-те місце у списку TOP500, що є значним кроком у зміцненні обчислювальних можливостей AI Тайваню.


Доктор Чіа-Лі Ян, представник NCHC, зазначив: "Як розробник Nano4, NCHC керував архітектурою, стратегією рідинного охолодження та системною інтеграцією. Разом з експертизою ASUS в інфраструктурі AI, ця новостворена система забезпечує передові обчислення для генеративного AI, великих даних, глибокого навчання та HPC, відкриваючи безпрецедентні обчислювальні можливості для академічної та промислової сфер".

Суперкомп'ютер AI використовує дві обчислювальні системи:

Система на базі ASUS ESC NM2N721-E1 має архітектуру NVIDIA GB200 NVL72, де кожна стійка інтегрує 36 CPU NVIDIA Grace та 72 GPU NVIDIA Blackwell.

Високопродуктивні сервери ASUS підвищують гнучкість та масштабованість, включаючи сервери з NVIDIA HGX H200 та рідинним охолодженням Direct-to-Chip (D2C), а також сервери ESC8000-E12, прискорені GPU NVIDIA MGX H200 з NVIDIA NVLink Bridge.

Суперкомп'ютер, повністю розроблений ASUS, використовує технологію прямого рідинного охолодження (DLC), яка забезпечує показник ефективності використання електроенергії (PUE) 1,18, поєднуючи високу продуктивність, енергоефективність та стійкий дизайн.

ASUS використовує сервери зберігання OJ340A-RS60 та RS501A-E12-RS12U, які підтримують різні конфігурації сховищ (файл, об'єкт, блок, All-flash, багаторівневе) для робочих навантажень AI та HPC.

Виробник впровадив ASUS Infrastructure Deployment Center (AIDC) — рішення для автоматизації, що спрощує налаштування та керування кластерами HPC, скорочуючи час розгортання з трьох тижнів до трьох днів.

Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI