Supermicro Super AI Station GB300
သင့်ခြင်းတောင်းထဲတွင် မတူညီသော ပြင်ဆင်မှုများကို ခွဲခြားသိရှိရန် ဤအရာကို အသုံးပြုပါ — တူညီသောထုတ်ကုန်ကို မတူညီသောရွေးချယ်မှုများဖြင့် မှာယူပါက အဆင်ပြေစေသည်။
အပြည့်အစုံ သတ်မှတ်ချက်များ
တွက်ချက်မှုနှင့် မှတ်ဉာဏ်
စူပါချစ်ပ်ပြား
NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip
CPU
၁× NVIDIA Grace CPU Superchip, Arm Neoverse V2 ကို ၇၂ ခု
GPU
၁× NVIDIA Blackwell Ultra GPU
ဆက်စပ်မှတ်ဉာဏ်
၇၄၈ GB ပေါင်းစည်း - ၄၉၆ GB LPDDR5X + ၂၅၂ GB HBM3e
AI စွမ်းဆောင်ရည်
၂၀ PetaFLOPS (FP4)
သိုလှောင်မှုနှင့် ရုပ်ပိုင်း
သိုလှောင်မှု (Slots)
4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe
ဖော်မက်ဖက်တာ
ပြောင်းလဲနိုင်သော စားပွဲဘေးတာဝါ သို့မဟုတ် 5U ရက်ခ်တပ်ဆင်မှု၊ ဝေမျှသော ချာစီဒီဇိုင်း
အရွယ်အစား
၂၁.၅ x ၄၈ x ၄၉ စင်တီမီတာ
ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှု နှင့် ကလပ်စတာ အရွယ်အစားချဲ့ထွင်မှု
မြန်နှုန်းမြင့် ကွန်ယက်ချိတ်ဆက်မှု
၂× 400G QSFP112 ပို့(ပ်)များ NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC မှတစ်ဆင့်
ကလပ်စတာ အရွယ်အစားချဲ့ထွင်မှု
400GbE ကွန်ရက်ပေါ်တွင် တစ်ခုတည်းသော ကိုဟီးရင့်တ် ကလပ်စတာအဖြစ် အထိ ၈ ခုအထိ၊ HGX B300 (GPU 8 ခု) သို့မဟုတ် GB300 NVL72 (GPU 72 ခု) အခြေခံအဆောက်အအုံအဖြစ် ထပ်မံချဲ့ထွင်နိုင်သည်
PCIe ချဲ့ထွင်မှု
PCIe 5.0၊ နှစ်ဆအကျယ် x16 ဆလော့ ၁ခု + အပို x8 ဆလော့များ
ပါဝါနှင့် အပူချိန်
ပါဝါထောက်ပံ့မှု
1600 W ပါဝါထောက်ပံ့မှု၊ Titanium စွမ်းဆောင်ရည်၊ စံရုံးသုံး ပလပ်ပေါက်
အအေးခံမှု
ပိတ်ထားသော ကွင်းဆက် အရည်ဖြင့် အေးမြမှု၊ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းနိုင်မှု၊ နီးပါး အသံတိတ်သော ရေရှည်လည်ပတ်မှု
စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲ
အဝေးမှ စီမံခန့်ခွဲမှု
IPMI 2.0 နှင့် Redfish API၊ ဒေတာစင်တာ-စတိုင်း စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် ထိန်းချုပ်ခြင်း
ဆော့ဖ်ဝဲ စုပုံခြင်း
NVIDIA AI Enterprise ကိရိယာများပါဝင်သော ကြိုတင်ထည့်သွင်းထားသည့် Linux ပတ်ဝန်းကျင်၊ NVIDIA NemoClaw အေးဂျင့် ဖြန့်ချိရန်အဆင်သင့်
Supermicro သည် Super AI Station GB300 ကို အောက်တိုဘာ ၂၈၊ ၂၀၂၅ တွင် NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip ပလက်ဖောင်းကို အခြေခံသည့် စားပွဲဘေးစနစ်အဖြစ် မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး ၎င်းစနစ်သည် ထရီလီယံပါရာမီတာမော်ဒယ်များကို ဒေသတွင်းတွင် လည်ပတ်နိုင်စွမ်းရှိသည့်အပြင် ဒေတာစင်တာစကေးအထိ AI စွမ်းဆောင်ရည်ကို ကုန်ကျစရိတ်ထိရောက်စွာနှင့် တဖြည်းဖြည်းချဲ့ထွင်နိုင်ရန် စာရွက်စာတမ်းပြုထားသော လမ်းကြောင်းကို ပေးစွမ်းသည်။
ဟာ့ဒ်ဝဲ အသေးစိတ်များ
Super AI Station ကို NVIDIA Grace CPU Superchip တစ်ခုတည်းဖြင့် တည်ဆောက်ထားပြီး - Arm Neoverse V2 ကို ၇၂ ခုနှင့် LPDDR5X မှတ်ဉာဏ် 496 GB ပါဝင်ကာ HBM3e GPU မှတ်ဉာဏ် 252 GB ပါသည့် NVIDIA Blackwell Ultra GPU တစ်ခုနှင့် ချိတ်ဆက်ထားပြီး NVLink-C2C မှတဆင့် မှတ်ဉာဏ်စုပေါင်းပမာဏ 748 GB အဖြစ် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ MIG ကဏ်ဍခွဲ ၇ ခုအထိ ခွဲခြားထားသောကြောင့် စခန်းတစ်ခုတည်းဖြင့် အဖွဲ့များစွာ သို့မဟုတ် အလုပ်တာဝန်များကို ဝင်ရောက်မှုမရှိဘဲ တစ်ပြိုင်နက် ဝန်ဆောင်မှုပေးနိုင်သည်။ စနစ်တွင် M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe သိုလှောင်မှု ၄× နှင့် NVIDIA ConnectX-8 400G SuperNIC နှစ်ပေါက်ပါဝင်ပြီး - အသုံးပြုမှုတိုးလာသည်နှင့်အမျှ အပိုစခန်းများကို ချိတ်ဆက်ရာတွင် အသုံးပြုသည့် ကွန်ယက်ဖွဲ့စည်းမှုအတိုင်းပင်ဖြစ်သည်။
လုပ်ငန်းသုံး ဒေသတွင်း AI ဆာဗာ
Super AI Station ကို မျှဝေသုံးစွဲနိုင်သော ဒေသတွင်း AI အရင်းအမြစ်အဖြစ် လုပ်ဆောင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ဝန်ထမ်းများစွာသည် လုပ်ငန်းတစ်နေ့တာလုံး စာရွက်စာတမ်းအလုပ်များ - စာချုပ်သုံးသပ်ခြင်း၊ ငွေတောင်းခံလွှာထုတ်ယူခြင်း၊ အစီရင်ခံစာမူကြမ်းရေးသားခြင်း၊ အီးမေးလ်စီစစ်ခြင်း - တင်သွင်းနိုင်ပြီး အလုပ်များကို ပြင်ပကလပ်စ်ဝန်ဆောင်မှုများမှတဆင့် လမ်းကြောင်းမပေးဘဲ စက်ရုံတွင်း ဗဟိုချုပ်ကိုင်စီမံခန့်ခွဲသည်။
NVIDIA NemoClaw မှတဆင့် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်သည့် အေးဂျင့်များသည် စနစ်ပေါ်တွင် ဆက်လက်လည်ပတ်နိုင်ပြီး လူတစ်ဦးက တောင်းဆိုမှုတစ်ခုစီကို စတင်ရန် မလိုအပ်ဘဲ အဝင်စာတိုက်စောင့်ကြည့်ခြင်း သို့မဟုတ် အချိန်ဇယားဆွဲထားသော အစီရင်ခံစာထုတ်လုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော ထပ်ကာတလဲလဲလုပ်ဆောင်မှုများကို ကိုင်တွယ်ပေးသည်။ ၎င်းသည် Super AI Station အား စာရွက်စာတမ်းအလုပ်တာဝန်များကို တည်ငြိမ်စွာ ပံ့ပိုးပေးသည့် လုပ်ငန်းအတွက် ဆက်လက်လည်ပတ်နေသော AI အခြေခံအဆောက်အအုံအဖြစ် လုပ်ဆောင်ခွင့်ပေးသည်။
စကေးတိုးရန် တည်ဆောက်ထားခြင်း - စခန်းတစ်ခုမှ AI စက်ရုံသို့
Super AI Station တစ်ခုတည်းသည် ပြည့်စုံပြီး သီးခြားစနစ်ဖြစ်သော်လည်း ၎င်းသည် ပိုမိုကြီးမားသော ဖြန့်ချိမှုတစ်ခု၏ အခြေခံယူနစ်လည်းဖြစ်သည်။ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ အပိုစခန်း ၇ ခုအထိ - ယူနစ် ၈ ခုအထိ - ထည့်သွင်းနိုင်ပြီး ရှိပြီးသော အခြေခံအဆောက်အအုံ သို့မဟုတ် အလုပ်လုပ်ငန်းစဉ်များကို ပြန်လည်ဒီဇိုင်းဆွဲရန် မလိုအပ်ဘဲ တူညီသော နှစ်ပေါက် 400G ဖွဲ့စည်းမှုပေါ်မှ ဆက်သွယ်နိုင်သည်။ ထည့်သွင်းလိုက်သော ယူနစ်တစ်ခုစီသည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် မှတ်ဉာဏ်စုပေါင်းပမာဏ 748 GB နှင့် တွက်ချက်မှုကို စုပေါင်းထဲသို့ ထည့်သွင်းပေးပြီး ကြီးထွားလာသော အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုအား လက်ခံအသုံးပြုမှု တိုးလာသည်နှင့်အမျှ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုးချဲ့ရန် ရိုးရှင်းသော၊ တဖြည်းဖြည်းချင်းနည်းလမ်းကို ပေးစွမ်းသည်။
တောင်းဆိုမှုသည် နောက်ဆုံးတွင် ယူနစ် ၈ ခုပါ စုစည်းမှုထက် ကျော်လွန်သွားသောအခါ တူညီသော 400G ကွန်ယက်အခြေခံသည် Supermicro ၏ NVIDIA HGX B300 နှင့် NVIDIA GB300 NVL72 ပလက်ဖောင်းများသို့ ပြန့်ထွက်သွားသည်။ ယခင်က ဝယ်ယူထားသော စခန်းများသည် ရပ်ဆိုင်းခြင်း သို့မဟုတ် အစားထိုးခြင်းမခံရဘဲ ထုတ်လုပ်မှုတွင် ဆက်လက်လည်ပတ်နေပြီး - ကနဦးရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုသည် ကြီးထွားမှုအဆင့်တိုင်းတွင် ဖြန့်ချိမှု၏ အစိတ်အပိုင်းအဖြစ် ဆက်လက်တည်ရှိနေသည်။
ဤလမ်းကြောင်းတစ်လျှောက် ထည့်သွင်းလိုက်သော စခန်းတိုင်းသည် ဆက်လက်အလုပ်လုပ်နေပါသည် - ယခင်က ဝယ်ယူထားသောအရာများ ဘာမှ အစားထိုးမခံရပါ။
| အဆင့် | မှတ်ဉာဏ်စုပေါင်း | ညွှန်ပြစရိတ် | အဓိပ္ပာယ် |
|---|---|---|---|
| စခန်းတစ်ခုတည်း | 748 GB | ၂၀၉M MMK | စတင်ရာနေရာ၊ လုံးဝသီးခြားလည်ပတ်သည်။ |
| ယူနစ် ၂ ခု စုစည်းမှု | 1.5 TB | ၃၉၇M MMK | တူညီသော 400GbE ဖွဲ့စည်းမှုပေါ်မှ စခန်းတစ်ခု ထပ်ထည့်သည်။ |
| ယူနစ် ၄ ခု စုစည်းမှု | 3 TB | ၇၇၅M MMK | စခန်း ၃ ခု ထပ်ထည့်သည်၊ ရှိပြီးသော စနစ်ထားရှိမှုကို ပြောင်းလဲရန် မလိုအပ်ပါ။ |
| ယူနစ် ၈ ခု စုစည်းမှု | 6 TB | ၁.၅B MMK | Super AI Station ဟာ့ဒ်ဝဲပေါ်ရှိ အများဆုံး တစ်ခုတည်းစုစည်းမှု စွမ်းဆောင်ရည်။ |
| HGX B300 ချဲ့ထွင်မှု | 9+ TB ပေါင်းစပ် | ~၁.၇M MMK (အပို) | ရှိပြီးသော စခန်းများ ဆက်လက်လည်ပတ်နေပြီး၊ သိပ်သည်းသော မျိုးကွဲနုတ်ယူမှု စွမ်းဆောင်ရည်ကို ၎င်းတို့နှင့်အတူ ထည့်သွင်းသည်။ |
| GB300 NVL72 ချဲ့ထွင်မှု | 20+ TB ပေါင်းစပ် | ~၃.၇M MMK (အပို) | ဧရာမစကေး ထုတ်ယူမှုအတွက် စင်စကေးအဆင့် စုစည်းထားသော အဆင့်၊ ယခင်စခန်းများ ထုတ်လုပ်မှုတွင် ဆက်လက်တည်ရှိနေသည်။ |
HGX B300 နှင့် GB300 NVL72 ကိန်းဂဏန်းများသည် Super AI Station ဖြန့်ချိမှုတစ်ခုနှင့် ချိတ်ဆက်ထားသော အပိုအခြေခံအဆောက်အအုံအတွက် ညွှန်ပြစတင်စျေးနှုန်းများသာဖြစ်ပြီး ၎င်း၏အစားထိုးမှု မဟုတ်ပါ။
ကုန်ကျစရိတ်နှိုင်းယှဉ်ချက် - စကေးတိုးနိုင်သော On-Premises vs. Cloud AI API များ
နေ့စဉ်အခြေခံဖြင့် စာရွက်စာတမ်းများပမာဏများစွာကို လုပ်ဆောင်နေသော SMB များအတွက် သတ်မှတ်ထားသော on-premises စုစည်းမှုနှင့် အသုံးပြုမှုအပေါ်အခြေခံသော cloud AI ငွေတောင်းခံမှုတို့ကြား ကွာခြားချက်သည် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ သိသိသာသာ ပေါင်းစပ်လာပါသည်။
| ကုန်ကျစရိတ်အမျိုးအစား | Cloud AI API များ | Supermicro (On-Premises) |
|---|---|---|
| ကနဦး ဟာ့ဒ်ဝဲရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု | မရှိ | ၂၀၉M MMK (တစ်ကြိမ်တည်း) |
| နှစ် ၁ လည်ပတ်စရိတ် | ~၂၀၀,၀၀၀ K MMK - ~၅၀၀,၀၀၀ K MMK | ~၁၀,၀၀၀ K MMK (ဓာတ်အား & ထိန်းသိမ်းမှု) |
| နှစ် ၂ လည်ပတ်စရိတ် | ~၂၀၀,၀၀၀ K MMK - ~၅၀၀,၀၀၀ K MMK | ~၁၀,၀၀၀ K MMK (ဓာတ်အား & ထိန်းသိမ်းမှု) |
| နှစ် ၃ လည်ပတ်စရိတ် | ~၂၀၀,၀၀၀ K MMK - ~၅၀၀,၀၀၀ K MMK | ~၁၀,၀၀၀ K MMK (ဓာတ်အား & ထိန်းသိမ်းမှု) |
| နှစ် ၃ အတွင်း စုစုပေါင်းကုန်ကျစရိတ် | ~၆၅၀,၀၀၀ K MMK - ~၁,၅၅၀,၀၀၀ K MMK | ~၂၄၀M MMK |
လုပ်ဆောင်မှုသည် လုံးဝ စက်ရုံတွင်း ဖြစ်ပွားသောကြောင့် စာရွက်စာတမ်းများနှင့် လုပ်ငန်းဒေတာများကို တတိယပါတီဆာဗာများသို့ ပို့ဆောင်ခြင်းမရှိပါ။ ၎င်းသည် ဥပဒေရေး၊ ငွေကြေးရေး သို့မဟုတ် အခြားဒေတာအရေးကြီးသော ကဏ္ဍများရှိ အဖွဲ့အစည်းများအတွက် သက်ဆိုင်ရာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
အကျဉ်းချုပ်
Super AI Station GB300 သည် ဒေသတွင်း၊ ထရီလီယံပါရာမီတာစွမ်းဆောင်နိုင်သော AI သို့ ကန့်သတ်ထားသောကုန်ကျစရိတ်ဖြင့် ဝင်ရောက်ခွင့်ပေးပြီး စခန်းတစ်ခုပြီးတစ်ခု ကြီးထွားနိုင်စွမ်းရှိပြီး နောက်ဆုံးတွင် HGX B300 သို့မဟုတ် GB300 NVL72 အခြေခံအဆောက်အအုံသို့ ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ AI လုပ်ဆောင်မှုတာဝန်များ တိုးပွားလာနေသော SME များအတွက် ၎င်းသည် cloud AI သုံးစွဲမှုအတွက် ကုန်ကျစရိတ်နည်းသော အစားထိုးနည်းလမ်းတစ်ခုကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။
