ÉlőUtoljára: 36 perceMa: 31
Hardver & Infrafrissítve: 10:30

xFusion új AI-portfóliója az edge-től az adatközpontokig terjed

A xFusion új, négy szintű AI-hardverportfóliót mutatott be az ISC 2026 kiállításon, amely az edge-munkaállomásoktól a folyadékhűtéses adatközpontokig skálázható.

xFusion új AI-portfóliója az edge-től az adatközpontokig terjed
Fotó: Laura Ockel / Unsplash
forrás: AI News·AI Forradalom szerk.·
Megosztás

A xFusion új, négy szintű AI-hardverportfóliót mutatott be az ISC 2026 kiállításon, amely az edge-munkaállomásoktól a folyadékhűtéses adatközpontokig skálázható. A vállalat célja, hogy kielégítse a vállalati ügyfelek igényeit a praktikus, termelési keretrendszerek iránt, amelyek figyelembe veszik a fizikai működési korlátokat és védik a saját adatok publikus API-kon keresztüli kiszivárgását. (AI News)

A FusionXtation X3 8000 Gen2 edge-csomópont képes lokálisan futtatni 70–200 milliárd paraméteres AI-modelleket. Ezek a munkaállomások Intel Core Ultra processzorokat és kettős, professzionális szintű GPU-kat párosítanak, akár 256 GB ECC DDR5 RAM-mal és 8 TB tárhellyel. A gyártási környezetek akár 70%-kal gyorsabb 8K renderelést és 50%-os növekedést tapasztaltak az általános AI-feldolgozási teljesítményben a korábbi hardverekhez képest.

Kapcsolódó: AI-munkaállomás fejlesztése

Munkahelyi adattárolási megoldások

A szabályozott intézmények számára az adatfolyamok ellenőrzése kulcsfontosságú a megfelelés biztosítása érdekében. A xFusion FusionXpark appliance-e erre a célra szolgál, lehetővé téve a fejlesztőcsapatok számára, hogy az alkalmazások tervezése során betartsák a szabályozási előírásokat. Az orvosi képalkotó és pénzügyi modellező csapatok érzékeny kereskedelmi adatokat dolgozhatnak fel, teljesen elkülönítve azokat a külső API-któl.

Kapcsolódó: AI-infrastruktúra élettartam-kezelése

Két FusionXpark egység kombinálásával a csapatok 405 milliárd paraméteres modelleket futtathatnak natív CUDA környezetben, közvetlenül NVIDIA DGX OS-ről. A fejlesztők azonnali hozzáférést kapnak a szükséges eszközkészletekhez, míg a hálózati rendszergazdák biztonságosan irányíthatják a túlzott feldolgozási igényeket a DGX Cloud felé.

Kapcsolódó: RTX PRO 4500 GPU MIG-támogatással

Vállalati token feldolgozó egységek

A nagy mennyiségű vállalati funkciók fenntarthatatlan feldolgozási kapacitást igényelnek. A xFusion TokenBox egysége központi feldolgozó appliance-ként szolgál, amely képes token generálására egyetlen on-premises telepítésből. Ezek az egységek akár 1,6 billió paraméteres modellek futtatására is elegendő kapacitással rendelkeznek, elkerülve ezzel dedikált szervertermek kiépítésének költségeit.

Az egységek belső, adatközpont-minőségű folyadékhűtési mechanizmusokkal rendelkeznek, amelyek zajszintjét 35 decibelre korlátozzák aktív számítások során, így normál irodai környezetben is elhelyezhetők. Az előre telepített szoftverek és a gyors konfiguráció lerövidíti a megtérülési időt.

Kapcsolódó: Anthropic adatközpont bérlése

Adatközponti számítási motorok

A multinacionális vállalati hálózatokon átívelő számítási képességek skálázása fejlett hűtési infrastruktúrát igényel. A xFusion folyadékhűtéses rack-eket és szupercsomópontokat kínál, amelyek kabinetenként 240 kilowattot kezelnek. Az alacsony veszteségű, saját fejlesztésű komponensek 15%-kal csökkentik az egységenkénti működési költségeket.

Kapcsolódó: AI-energiaigény és akkumulátorok

A FusionServer G6550 V8 inference szerver akár tíz dupla szélességű grafikus feldolgozó egységet is tartalmaz. A FusionPoD folyadékhűtéses platform 1,06-os Power Usage Effectiveness (PUE) értéket ér el, folyadékhűtési hurkokkal és grafénpárnákkal, valamint gyémánt hideglemezekkel. A FusionOne DFS tárolási megoldás másodpercenként 200 gigabájt szekvenciális olvasási sávszélességet kínál, és képes exabájtnyi adat tárolására.

Forrás

Feldolgozott sajtóforrás·AI News

Eredeti cikk megnyitása →

Ez a cikk a fenti sajtóforrás alapján készült AI-összefoglalóval.

tetszett a cikk? oszd meg →
Megosztás

Tetszik az oldal? Támogasd a fejlesztést

Az AI Forradalom egy automatizált pipeline: napi adatgyűjtés, LLM-feldolgozás és infrastruktúra fenntartása valódi költségekkel jár. Ha értékesnek találod a tömör, naprakész AI-összefoglalókat, egy kávé sokat segít.

Támogatom