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● Supermicro推出基于AMD Instinct MI350系列GPU和AMD ROCm?软件的高度优化AI解决方案，提供空前的推理性能和能效
● 新型Supermicro H14 GPU解决方案采用全新第四代AMD CDNA?架构，可为大型AI训练模型和高速推理工作负载提供优化性能和效率
● 每个8-GPU服务器皆提供2.304TB HBM3e内存容量，可为AI、推理和训练提供更快的指令周期和更有效率的扩充
Supermicro, Inc.作为AI、云端、储存和5G/边缘领域的全方位IT解决方案供货商，宣布推出采用全新AMD Instinct MI350系列GPU的液冷与气冷GPU解决方案。此解决方案通过优化设计，提供空前的性能，以及最大化的扩充性能和效率。Supermicro H14系列GPU优化解决方案搭载双AMD EPYC? 9005 CPU，以及AMD Instinct MI350系列GPU，专为寻求大规模式极致性能，同时需降低AI数据中心总体拥有成本的企业所设计。
Supermicro总裁兼首席执行官梁见后表示：“Supermicro为AI和高性能计算（HPC）应用提供高性能系统，并通过最丰富的相关经验领先业界。我们的Data Center Building Block Solutions?（数据中心建构组件解决方案）能迅速使一站式数据中心解决方案落地，以最新技术顺应最严苛的应用。我们的GPU服务器产品系列采用了全新AMD Instinct MI350系列 GPU，不仅强化、扩大了我们领先业界的AI解决方案，也提供客户更多元的选择与更优越的性能，助力设计与打造新一代数据中心。”
Supermicro H14系列数据中心解决方案为各种AI、高性能计算、云端和企业工作负载提供了空前的性能和灵活度。这些系统是基于经验证的Supermicro建构组件架构，可助力企业客户有效率地升级和扩大工作负载。新型Supermicro GPU服务器搭载了最新AMD EPYC CPU和AMD Instinct GPU，可作为强大的AI解决方案，以及Supermicro数据中心建构组件解决方案（DCBBS）的一部分，进而在咨询、现场部署和支持阶段中确保客户的项目顺利完成。
AMD董事长兼首席执行官苏姿丰博士表示：“与竞品相比，我们全新AMD Instinct MI350系列提供的每美元Token数量可提升最高40%，同时维持符合产业标准的外型规格，确保OEM基础架构的兼容性。这些GPU与Supermicro经验证的平台进行结合后，可助力客户基于完整AMD技术部署经完善整合的气冷或液冷式机架，并提供高度的灵活性和效率，使任何规模的强大AI解决方案都能顺利部署与落地。”
Supermicro持续扩增经验证的液冷和气冷式高性能结构8-GPU系统机型，并通过开放式多架构产业标准OCP加速器模块（OAM）来支持最新的AMD Instinct MI350系列GPU。针对更高密度的计算环境，搭载AMD Instinct MI355X GPU的4U液冷系统则采用Supermicro经升级的全新直接液冷（DLC）架构，具有可冷却各种服务器组件，并能降低最多40%耗电量的最新技术，使每个机架提供更高的性能，进而支持大规模的先进冷却基础设施。客户可为更高密度的机架规模部署选择Supermicro 4U液冷式机型，也可针对气冷环境选择8U的机型。
这些搭载AMD Instinct MI350系列的加速型GPU服务器内，每个GPU具有288GB HBM3e，与前几代AMD Instinct加速器相比，内存容量提高至1.5倍，带宽也达到8TB/s。此外，与上一代的Instinct MI325X相比，FP16/FP8 petaflops则是提高至1.8倍，使客户的AI工作负载能更快地处理更多数据。这些GPU服务器能最大化计算处理量、内存带宽使用率和能源效率，实现更高能效的AI推理。
ABI Research产业分析师Paul Schell表示：“AI模型不仅在模型的规模方面持续扩大，也需要更快速、更有效率，以及在实际应用环境中能稳固部署的基础设施。Supermicro的最新H14解决方案采用了AMD MI350系列GPU，致力提供针对AI训练和推理优化的高性能、高内存容量的可扩充式解决方案。这些系统支持液冷和气冷配置，为云端服务供货商（CSP）、Neo-Cloud和企业提供必需的灵活性和效率，助力推动新一波AI技术发展。”
云端服务供货商和企业合作伙伴能将此全新GPU解决方案运用在大规模AI技术应用上。其中，AMD Instinct MI350系列采用第四代AMD CDNA架构，能针对AI训练、推理，以及复杂的科学仿真等各种工作负载，提供优越的性能和能效。此外，全新AMD MI350系列也将采用新的FP6和FP4数据类型，可提供卓越的AI性能，并能在AI应用上运行更大规模的模型。
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