HOUSTON / LONDON (IT BOLTWISE) – HPE hat auf seiner Discover-Veranstaltung ein neues Turnkey-System vorgestellt, das auf AMDs KI-Rack-Scale-Architektur basiert. Mit 72 Instinct MI455X GPUs pro Rack bietet das System eine beeindruckende Leistung für KI-Workloads. Die Lösung zielt darauf ab, die Effizienz und Skalierbarkeit in Rechenzentren zu verbessern.
Hewlett Packard Enterprise (HPE) hat kürzlich auf seiner Discover-Veranstaltung ein innovatives Turnkey-System präsentiert, das auf der fortschrittlichen KI-Rack-Scale-Architektur von AMD basiert. Diese Lösung, bekannt als Helios, integriert 72 AMD Instinct MI455X GPUs pro Rack und bietet damit eine beeindruckende Rechenleistung für anspruchsvolle KI-Workloads. Die Architektur ist speziell für die Anforderungen moderner Rechenzentren konzipiert und verspricht eine erhebliche Steigerung der Effizienz und Skalierbarkeit.
Das Helios-System nutzt eine Kombination aus Juniper Networking-Hardware und Broadcoms Tomahawk-6-Netzwerkchip, um eine hohe Bandbreite und niedrige Latenzzeiten zu gewährleisten. Diese Infrastruktur basiert auf dem offenen UALoE-Standard, der eine flexible und kosteneffiziente Alternative zu proprietären Lösungen wie NVIDIAs NVLink darstellt. Mit einer aggregierten Bandbreite von 260 TByte/s und einer KI-Leistung von bis zu 2,9 Exaflops FP4 ist das System ideal für das Training großer KI-Modelle geeignet.
Ein weiteres Highlight des Systems ist der neue Scale-Up-Ethernet-Switch, der in Zusammenarbeit mit Broadcom entwickelt wurde. Dieser Switch optimiert die Leistung für KI-Workloads über Standard-Ethernet und nutzt HPEs KI-native Automatisierungs- und Qualitätssicherungsfunktionen, um den Netzwerkbetrieb zu vereinfachen. Diese Innovationen zielen darauf ab, die Bereitstellung zu beschleunigen und die Betriebskosten zu senken.
HPE sieht das Helios-System nicht nur als Lösung für KI-Workloads, sondern auch als potenzielles Frontend-System für High-Performance-Computing (HPC). Chris Davidson, Vice President für HPC und KI bei HPE, betont, dass das System besonders für Modell- und Serviceprovider interessant ist, da der Einstiegspreis derzeit noch hoch ist. Dennoch könnte es im HPC-Bereich eine wichtige Rolle spielen und die Entwicklung von KI-Fabriken vorantreiben, die als zentrale Knotenpunkte für komplexe KI-Aufgaben dienen.
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