ThinkSystem SR670
Künstliche Intelligenz mit höherer Geschwindigkeit
ThinkSystem SR670
Künstliche Intelligenz mit höherer Geschwindigkeit
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Technische Daten
DESCRIPTION SPECIFICATIONS Formfaktor 2 HE-Gehäuse voller Breite Prozessoren Zwei Intel® Xeon® Scalable Prozessoren der 2. Generation (bis zu 205 W) pro Knoten Speicher Bis zu 1.5 TB mit 24x64GB 2.933 MHz TruDDR4-3DS RDIMMs pro Knoten I/O-Erweiterung Bis zu drei PCIe-Adapter: Zwei PCIe 3.0 x16- + 1x PCIe 3.0 x4-Steckplätze Beschleunigung Bis zu vier GPUs (doppelte Breite, volle Höhe, volle Länge; jeweils PCIe 3.0 x16-Steckplätze) oder bis zu acht GPUs (einfache Breite, volle Höhe, halbe Länge; jeweils PCIe 3.0 x8-Steckplätze) Schnittstelle für das Netzwerkmanagement Ein RJ-45 für dediziertes 1GbE Systemmanagement Interner Speicher - Bis zu acht im Betrieb tauschbare 2,5-Zoll-SSD- oder HDD-SATA-Laufwerke in Einschüben auf der Rückseite
- Bis zu zwei nicht im Betrieb tauschbare M.2-SSDs (6-Gbit/s-SATA) in internen Einschüben
RAID-Support Software-RAID als Standard; optional HBA oder Hardware-RAID mit Flash-Cache Energiemanagement Energiedeckelung und Verwaltung mit dem Extreme Cloud Administration Toolkit (xCAT) Systemverwaltung Remotemanagement mit Lenovo XClarity Controller; 1Gb dedizierter Management Port Unterstützte Betriebssysteme Red Hat Enterprise Linux 7.5; besuchen Sie lenovopress.com/osig, um weitere Informationen zu erhalten.Eingeschränkte Garantie Ein Jahr Gewährleistung gemäß Lenovo AGB. Begrenzte Herstellergarantie (modellabhängig): 3 Jahre Service von 8 bis 17 Uhr von Montag bis Freitag (gesetzliche Feiertage ausgenommen) mit angestrebter Reaktionszeit am nächsten Arbeitstag ohne Zusatzkosten. Vor-Ort-Service für bestimmte Komponenten, Kunden-Selbstreparaturservice (Customer Replaceable Units – CRUs) für alle anderen Einheiten (je nach Land verschieden). Die Bedingungen dieser begrenzten Herstellergarantie liegen der Lieferung bei bzw. sind zu finden unter http://shop.lenovo.com/de/de/services-warranty; erweiterter Wartungsservice verfügbar. Die Gewährleistung gemäß den Geschäftsbedingungen von Lenovo, insbesondere die grundsätzlich geregelte Gewährleistungsfrist von zwölf Monaten, bleibt davon unberührt. Die technischen Daten können je nach Region variieren.
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3D-Tour
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Leistungsmerkmale
Beschleunigt KI-Workloads
Der Lenovo ThinkSystem SR670 bietet maximale Performance für Workloads in den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI) und High-Performance Computing (HPC). Er unterstützt bis zu vier große oder acht kleine GPUs pro 2 HE-Knoten und eignet sich perfekt für rechenintensive Workloads in den Bereichen Machine Learning, Deep Learning und Inference.
Der ThinkSystem SR670 basiert auf neuesten Prozessoren der Intel® Xeon® Scalable-Familie und kann hochwertige GPUs wie NVIDIA Tesla V100 oder T4 unterstützen. So stellt das System optimierte Performance für KI- und HPC-Workloads zur Verfügung.
Maximale Performance
Da immer mehr Workloads die Leistung von Beschleunigern nutzen, steigt der Bedarf nach hoher GPU-Dichte. Branchen wie Einzelhandel, Finanzdienstleistungen, Energie und Gesundheitswesen nutzen GPUs, um mithilfe von ML-, DL- und InferenceVerfahren bessere Erkenntnisse zu gewinnen und Innovationen voranzutreiben.
Der ThinkSystem SR670 ist eine optimierte Lösung der Enterprise-Klasse für die Bereitstellung beschleunigter HPC- und KI-Workloads in der Produktion, die die Systemperformance maximiert und hohe Dichte im Rechenzentrum wahrt.
Skalierbare Lösungen
Egal ob Sie gerade erst mit KI beginnen oder bereits eine KI-Lösung in der Produktion verwenden, benötigen Sie eine Lösung, die den Skalierungsanforderungen Ihres Unternehmens gerecht wird.
Mit Lenovo Intelligent Computing Orchestration (LiCO), der leistungsstarken Clustermanagement-Plattform für HPC und KI, kann der ThinkSystem SR670 in einem Cluster mit Hochgeschwindigkeits-Fabric verwendet werden, um horizontale Skalierbarkeit zu ermöglichen, wenn Workload-Anforderungen steigen. LiCO bietet daneben Workflows für sowohl KI als auch HPC und unterstützt unterschiedliche KI-Frameworks wie TensorFlow und Caffe. So können Sie einen zentralen Cluster für verschiedene Workload-Anforderungen einrichten.
