全棧式SuperCluster包括氣冷、液冷訓練與云端級推理機柜配置，并搭載全新NVIDIA Tensor Core GPU、網絡與NVIDIA AI Enterprise軟件

Supermicro, Inc.（納斯達克股票代碼：SMCI）作為AI、云端、儲存和5G/邊緣領域的全方位IT解決方案制造商，宣布推出其最新產品組合，加速生成式AI部署。Supermicro SuperCluster解決方案能為目前及未來大型語言模型（Large Language Model，LLM）硬件基礎設施提供核心建構組件。

Supermicro三款強大的SuperCluster解決方案現已上市并可被用于生成式AI工作運行。這些解決方案內的4U液冷系統或8U氣冷系統是專為強大LLM訓練性能以及高度批次大小且大量的LLM推理所設計。配備了1U氣冷Supermicro NVIDIA MGXTM系統的第三款SuperCluster超級集群則針對云端級推理進行了優化。

Supermicro總裁兼首席執行官梁見后（Charles Liang）表示："在AI時代，算力以集群來衡量，不再只用服務器數量作為依據。我們的全球制造產能已擴大到每月5,000臺機柜，能比以往更快地為客戶提供完整生成式AI計算集群。只需通過我們采用400Gb/s NVIDIA Quantum-2 InfiniBand和Spectrum-X Ethernet網絡技術的數個可擴充型集群建構組件，一個64節點的計算集群能支持具有72TB HBM3e的512個NVIDIA HGX H200 GPU。結合了NVIDIA AI Enterprise軟件的Supermicro SuperCluster解決方案非常適合用于針對現今企業與云端基礎架構的LLM訓練，且最高可達兆級參數。互連的GPU、CPU、內存、儲存、以及網絡硬件在被部署至機柜內的多個節點后形成現今AI技術的基礎。Supermicro的SuperCluster解決方案為快速發展的生成式AI與LLM提供了核心建構組件。"

NVIDIA GPU產品管理副總裁Kaustubh Sanghani表示："NVIDIA最新型GPU、CPU、網絡與軟件技術助力能讓系統制造者為全球市場內不同類型的下一代AI工作運行實現加速。通過結合基于Blackwell架構產品的NVIDIA加速計算平臺，Supermicro能提供客戶所需要的前沿服務器系統，且這些系統可容易地被部署至數據中心。"

Supermicro 4U NVIDIA HGX H100/H200 8-GPU系統通過液冷技術使8U氣冷系統計算密度加倍，同時降低功耗量與總體擁有成本（TCO）。這些系統旨在為了支持下一代NVIDIA的Blackwell架構GPU。Supermicro冷卻分配單元（Cooling Distribution Unit，CDU）與冷卻分配分流管（Cooling Distribution Manifold，CDM）是主要冷卻液流動脈絡，可將冷卻液輸送至Supermicro定制的直達芯片（Direct-to-Chip，D2C）冷板，使GPU和CPU處于最佳運行溫度，進而實現效能最大化。此散熱技術可使一整座數據中心電力成本降低最多40%，同時節省數據中心占地空間。

搭載NVIDIA HGX H100/H200 8-GPU的系統非常適合用于訓練生成式Al。通過NVIDIA? NVLink?技術高速互連的GPU，以及高GPU內存帶寬與容量，將成為符合成本效益地運行LLM的核心關鍵。Supermicro的SuperCluster具備龐大GPU共享資源，能作為一個AI超級計算機進行計算作業。

無論是導入一個最初就以數兆級詞元（token）數據集進行完整訓練的大型基礎模型，或開發一個云端級LLM推理基礎架構，具有無阻式400Gb/s網絡結構的脊葉網絡拓撲（Spine and Leaf Network Topology）都能從32個計算節點順暢地擴展至數千個節點。針對完全整合的液冷系統，Supermicro在產品出廠前會憑借經認證的測試流程徹底驗證與確保系統運行有效性與效率。

采用了NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip的Supermicro NVIDIA MGX?系統設計將能打造出未來AI計算集群的架構樣式以解決生成式AI的關鍵瓶頸：運行高推理批次大小的LLM所需的GPU內存帶寬及容量，進而降低運營成本。具有256節點的計算集群能實現云端級大量推理算力引擎，并易于部署與擴充。

配置4U液冷系統的5組機柜或8U氣冷系統的9組機柜型SuperCluster

? 單一可擴充單元含256個NVIDIA H100/H200 Tensor Core GPU

? 液冷技術可支持512個GPU、64個節點，而其體積空間等同于搭載256個 GPU的氣冷式32節點解決方案

? 單一可擴充單元含具有20TB HBM3的NVIDIA H100或具有36TB HBM3e的NVIDIA H200

? 一對一網絡傳輸結構可為每個GPU提供最高400 Gbps帶寬，并支持 GPUDirect RDMA與GPUDirect Storage技術，實現最高兆級參數的LLM訓練

? 400G InfiniBand或400GbE Ethernet網絡交換器結構采用高度可擴充型脊葉網絡拓撲技術，包括NVIDIA Quantum-2 InfiniBand和NVIDIA Spectrum-X Ethernet網絡平臺

? 可定制化AI數據管道儲存結構具有業界領先的平行文件系統選項技術

? 搭載NVIDIA AI Enterprise 5.0軟件，可支持可加速大規模AI 模型部署的新型NVIDIA NIM推理微服務

配置1U氣冷NVIDIA MGX系統的9組機柜型SuperCluster

? 單一可擴充單元含256個GH200 Grace Hopper Superchips

? 最高可達144GB HBM3e加480GB LPDDR5X的統一內存，適用于云端級、大量、低延遲和高批次推理，并能在單一計算節點中容納超過700億個參數規模的模型

? 400G InfiniBand或400GbE Ethernet網絡交換器結構采用了高度可擴充型脊葉網絡拓撲技術

? 每節點最多含8個內建E1.S NVMe儲存裝置

? 可定制化AI數據管道儲存結構搭配NVIDIA BlueField?-3 DPU與領先業界的平行文件系統選項，能為每個GPU提供高傳輸量、低延遲的儲存裝置存取

? NVIDIA AI Enterprise 5.0軟件