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    Atlas 800

Atlas 800 Deep-Learning-System

Atlas 800 AI bietet Entwicklern und Datenforschern End-to-End-Fähigkeiten bei der Bereitstellung von Datenkennzeichnung, Modellerstellung, Modelltraining und Modell-Inferenz-Services. Mit integrierter Software und Hardware reduziert diese Appliance die technischen Anfangsanforderungen für KI-Anwendungen und ermöglicht ein schnelles Rollout von KI-Services für Kunden.

Die Atlas 800 AI Appliance von Huawei bietet eine DLS-Komponente (Deep Learning Service) als zentrale Deep-Learning-Plattform. Sie integriert eine große Anzahl an optimierten Netzwerkmodell-Algorithmen, damit Benutzer Deep-Learning-Technologien einfach, bequem und effizient nutzen können, und bietet den Benutzern dank flexibler Planungs- und On-Demand-Services Modelltraining, Evaluierung und Inferenz-Services.

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    Plug-and-Play
    Plug-and-Play-Installation

    Funktionsbereit innerhalb von zwei Stunden dank vorinstallierter KI-Entwicklungsumgebung, zugrunde liegender Software-Bibliothek und Entwicklungs-Framework. Automatische Modellerstellung mit AutoDL, automatischem Hyperparameter-Tuning und einer Modellbereitstellung per Mausklick.

  • Huawei
    6 operation and maintenance of the ultimate experience
    Ultimative Leistung

    Optimierte KI-Umgebung basierend auf einem Standard-Framework und einer Programmierungsumgebung. Hochleistungsfähige Planungs-Algorithmen, die die Ressourcennutzung um über 15 % verbessern.

  • Huawei
    Converged Management
    Integriertes Management

    Umfassendes Management der Ressourcennutzung, Zustandsüberwachung und Jobplanung. Benutzerfreundliche Web-Oberfläche, intuitiver und effizienter als eine Befehlszeilenschnittstelle (CLI).

Huawei

Technische Daten

Parameter Modell
Modell Atlas 800
Cluster Max. Knoten 128
Benutzer 1.000
Empfohlene Jobs (pro Benutzer) Training 10
Inferenz 5
Visualisierung 5
Code-Entwicklung 4
Verarbeitungsfähigkeiten für
Web-Oberfläche und Services		 Max. Online-Benutzer 30
Max. gleichzeitige Anforderungen 30 pro Sekunde
Verarbeitungslatenz für Anforderungen 3 Sekunden
API-Verarbeitungsfähigkeit Max. Online-Benutzer 30
Max. gleichzeitige Anforderungen 30 pro Sekunde
Verarbeitungslatenz für Anforderungen 3 Sekunden
Spezifikationen der Hardware KI-Beschleunigerkarte Jede KI-Beschleunigerkarte mit voller Breite:
8 KI-Beschleunigerkarten mit voller Höhe und Länge (PCIe oder NVLink)
Server Jeder Rechenknoten mit 2 Steckplätzen und voller Breite:
2 Xeon® Scalable®-Prozessoren, 24 DDR4-DIMMs
Festplatten 2 x 2,5-Zoll-SAS/SATA + 6 x 2,5-Zoll-NVMe
PCIe-Modell: skalierbar auf 8 x 3,5-Zoll-SAS/SATA
NVLink-Modell: skalierbar au 8 x 2,5-Zoll-SAS/SATA
RAID RAID 0, 1, 10, 5, 50, 6 oder 60
E/A 4 x PCIe x16 LP + 2 x 10 GE LOM
Netzgeräte 4 Hot-Swap-fähige 2.200-W-AC- oder 240-V-HVDC-PSUs mit Unterstützung für N+N-Redundanz
Lüftermodule 6 Hot-Swap-fähige Lüftermodule mit Unterstützung für N+1-Redundanz
Temperatur 5 °C bis 35 °C (41 °F bis 95 °F)
Abmessungen (H x B x T) 175 mm x 447 mm x 790 mm (6,89 Zoll x 17,60 Zoll x 31,10 Zoll)

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