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Lenovo Thinksystem SR675 V3服务器
传统的空气冷却方法达到了关键限制。组件功率的增加，尤其是在CPU和GPU上，导致了更高的能源和基础设施成本，非常响亮的系统以及碳足迹的增强。为了应对这些挑战并迅速散发热量，SR675 V3采用了Lenovo Neptune液体对空气（L2A）混合冷却技术。NVIDIA HGX H200 GPU的热量通过独特的闭环液体对空气热交换器去除，该热换热器可在不增加管道的情况下提供液体冷却的好处，例如较高的密度，较低的功耗，安静的操作和更高的性能。
Thinksystem NVIDIA L40S 48GB PCIE GEN4无源GPU
企业正在寻求使用主流基础架构来满足其计算需求，但是培训最先进的模型需要大量的计算能力。对于LLM型号，八个L40S在主流服务器中的培训表现为NVIDIA HGX™A100 8-GPU系统的训练性能，使Enterprises通过传统的基础架构快速解决解决方案。与推理的A100 80GB SXM相比，L40S使用stablediffusion提供了高达1.2倍的生成AI推理性能，并且在流行网络上（例如MLPerf Benchmark中包含的网络）提供了高达1.5倍的推理性能。
大规模人工智能训练
大规模 AI 训练需要尖端技术来最大限度地发挥 GPU 的并行计算能力，以处理数十亿甚至数万亿个 AI 模型参数，这些参数需要使用呈指数级增长的海量数据集进行训练。利用 NVIDIA 的 HGX™ H100 SXM 8-GPU/4-GPU 和最快的 NVLink™ 和 NVSwitch™ GPU-GPU 互连（带宽高达 900GB/s），以及最快的 1:1 网络到每个 GPU 进行节点集群，这些系统经过优化，可在最短的时间内从头开始训练大型语言模型。通过全闪存 NVMe 完成堆栈以实现更快的 AI 数据管道，我们提供带有液体冷却选项的完全集成机架，以确保快速部署和流畅的 AI 训练体验。
选择右AI基础架构必须...
结合Supermicro的AI基础架构高度灵活的构建块体系结构，这些NVIDIA加速计算平台为AI和高性能计算工作负载提供了出色的性能。具有先进的GPU-GPU互连性，高GPU计算每个系统和机架，高可扩展性以及优化的NVIDIA AI Enterprise软件库，框架和工具集，这些系统旨在加速深度学习模型培训，大型尺度模拟，大型模拟和数据分析，所有在可扩展的，能量，能够效率高的系统中，可以进行特定于特定于特定的工作。SuperMicro为NVIDIA HGX和NVIDIA PCIE（外围组件互连Express）提供系统选项，从而使组织可以根据现有基础架构轻松采用和扩展。
机器人工厂将工业数字化作为电子制造商采用Nvidia AI和Omniverse
本新闻稿中的某些陈述包括但不限于：我们的产品，服务和技术的好处，影响，性能和可用性，包括Nvidia Metropolis Vision AI，Nvidia Omniverse，Nvidia Isaac AI Isaac AI机器人，NVIDIA ISAAC iSAAC iSAAC PECTERPERS ACCELOR ACCELORIAS ISAAC ISAAC MANIPIA ISAAAC MANIPIA ISAAAC MANIPIA ISAAAC ISAAIA ia vidia Isaaia Isaaia ia aacia ia aacia aaac ia aacia aaac ia aaac ia aacia aaac ia aacia ia vilulator， NVIDIA NEMO，NVIDIA NIM，NVIDIA DGX和NVIDIA HGX服务器和NVIDIA HGX系统；第三方使用并采用我们的技术和产品，我们与第三方的合作以及其优势和影响以及其产品的功能，性能和可用性；由于生成AI和数字双胞胎技术的变革影响，每个工厂都变得越来越自治。借助Nvidia Omniverse，Metropolis和Isaac，工业生态系统能够加速其对自主技术的采用，帮助他们提高运营效率和较低的成本，而前瞻性陈述是受风险和不确定性的影响，可能会导致结果与预期产生重大不同。向SEC提交的报告的副本已发布在公司网站上，可在NVIDIA上免费获得。这些前瞻性陈述不能保证未来的表现，并且仅在此日期开始说话，除了法律要求外，Nvidia违反了更新这些前瞻性陈述以反映未来事件或情况的任何义务。可能导致实际结果差异的重要因素包括：全球经济状况；我们依靠第三方制造，组装，包装和测试我们的产品；技术发展和竞争的影响；开发新产品和技术或对我们现有产品和技术的增强；市场接受我们的产品或合作伙伴的产品；设计，制造或软件缺陷；消费者偏好或需求的变化；行业标准和界面的变化；集成到系统中时，我们的产品或技术的性能意外丧失；以及其他因素不时详细介绍了与美国证券交易委员会（SEC）或SEC的NVIDIA文件中详细介绍的，包括但不限于其表格10-K和表格10-Q的季度报告的年度报告。
Applied Digital 使用 Supermicro AI 服务器
Applied Digital 认为，最适合其用户的系统是 Supermicro SYS- 821GE-TNHR，它配备双第四代英特尔® 至强® 铂金处理器 8462Y+。这些服务器使用 NVIDIA HGX H100 GPU，每个 GPU 配备 80GB 内存。NVIDIA H100 为 HPC 提供 67 万亿次浮点运算的 FP64 Tensor Core 计算，而融合 AI 的 HPC 应用程序可以利用 H100 的 TF32 精度实现单精度矩阵乘法运算的 1 千万亿次浮点运算吞吐量。该系统在计算节点内托管八个 H100 Tensor Core GPU 和 900GB/s NVSwitch，用于 GPU 到 GPU 的通信。Applied Digital 选择 2TB 的系统 RAM 来在转移到 GPU 内存之前暂存工作负载。对于网络，Applied Digital 使用 100GbE 进行带内管理和对象存储，并使用 NDR 结构进行 GPU Direct 和融合闪存文件系统流量。利用 NVIDIA DGX 参考架构，Applied Digital 可扩展到在单个并行计算集群中工作的数千个 H100 GPU。
大脑范围的预测和差异编码在学习和先天威胁避免的前面神经元类别
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hgbr2：易于生长的宽光谱双折射晶体
适用性，出色的化学和物理稳定性以及有利的晶体生长习惯。金属卤化物被高度视为重要的光学功能材料，因为它们的优势是易于制备，丰富的配位环境，宽透明范围，高激光诱导的损伤阈值，并且在发光的边界eLS中应用，太阳能电池，太阳能电池，激光频率转换等等。22 - 29中，二元金属卤化物由于其简单的组成和成本效果而被广泛使用：KBR通常用作傅立叶变换红外（FT-IR）光谱的背景材料，因为其广泛的透明范围超过25 m m； 30 CAF 2和BAF 2具有出色的机械性能，热稳定性和辐射抗性，以及从深紫外线（UV）到IR区域的高透明度，这些透明度可用于光学棱镜，透镜，楔形板，隔膜，隔膜和其他重要的光学组件。31由于上述原因，二元金属卤化物的出色物理和化学特性与我们对下一代双重晶体材料的期望一致，这使得它们被视为具有巨大潜力的双折射材料国库。另一方面，金属卤化物显示出各种的配位模式，包括线性，三角形锥体，四面体和方形锥体结构，这是有希望的机会，可以识别具有相当性的构建块的隔离性各向异性各向异性材料。在基于Hg的卤化物中，除了传统的[HGX 4]（X =卤素）四面体外，还存在很少的[X - HG - X]或[X - HG - HG - HG - HG - X]线性单位。25通过比较和筛选，由于其丰富的散装和广泛的透明范围，基于二进制的基于二进制汞（基于HG）的卤化物已成为我们的焦点。32 - 36 in
NVIDIA BLUEFIEL-2以太网DPU用户指南
6开始使用Fabric Manager 13 6.1基本组件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 6.1.1面料管理器服务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 6.1.2软件开发套件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 6.2 NVSWWITCH和NVLINK初始化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 6.3支持的平台。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 6.3.1硬件体系结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 6.3.2 NVIDIA服务器体系结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 6.3.3 OS环境。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 6.4支持的部署模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 6.5其他NVIDIA软件包。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 6.6安装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。基于NVSWWITCH的DGX服务器系统上的16 6.6.1。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 6.6.2在基于NVSWWITCH的NVIDIA HGX服务器系统上。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 6.7管理面料管理器服务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 6.7.1启动面料管理器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 6.7.2停止面料管理器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 6.7.3检查面料管理器状态。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 6.7.4启用Fabric Manager服务以自动启动。。。。。。。。。。。。。。。。。18 6.7.5禁用Fabric Manager服务自动启动在启动时。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 6.7.6检查面料管理器系统日志消息。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 6.8 Fabric Manager启动选项。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 6.9 Fabric Manager服务文件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。基于Linux的系统上的19 6.9.1。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 6.10运行织物管理器作为非根。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 6.11 Fabric Manager配置选项。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 6.11.1记录相关的配置项目。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 6.11.1.1设置日志文件位置和名称。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 6.11.1.2设置所需的日志级别。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 6.11.1.3设置日志文件附加行为。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 6.11.1.4设置日志文件大小。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 6.11.1.5将日志重定向到Syslog。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 6.11.1.6旋转设置。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 6.11.2操作模式相关的配置项目。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23
学习到的运动模式在睡眠期间会在人类运动皮层中重现
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