浪潮AI服務器推薦

來源：m.globalbilltech.com 發布日期： 2025年06月18日

浪潮 NF5698G7服務器：6U 空間內支持 8 顆 54V 開放加速模塊（OAM）和 2 顆 Intel 第四代 / 第五代至強可擴展處理器（TDP 350W），全互聯拓撲滿足大模型訓練張量并行每秒數百 GB 通信需求，節點內每顆 OAM 芯片可實現 784GB/s 的 P2P 峰值聚合通信帶寬。

以下為你推薦幾款浪潮的 AI 服務器：

浪潮 NF5488A52服務器
- 算力性能：搭載 2 顆 280W AMD EPYC 處理器，4 條 XGMI 鏈路互聯，8 顆 NVIDIA Ampere 架構 GPU，通過 600GB/s 帶寬 NVSwitch 全互聯，在圖像分類場景，單機 27 分鐘即可完成一次 ResNet50 訓練任務；在推理任務中，單機每秒可完成 329037 張圖片的分類，MLPerf 訓練和推理測試競賽奪冠 40 余項。
- 系統設計：4U 空間集成 8 顆 Ampere 架構 GPU 和 2 顆 64 核 CPU，算力密度高。擁有散熱技術，支持超高環溫穩定運行，適合大規模數據中心和行業場景化部署。
- 通信能力：創新互聯架構大幅降低 CPU 與 GPU 間通信延遲，支持 800Gb/s InfiniBand（IB）高速網絡，可實現多節點線性擴展。
- 軟硬協同：軟硬件拓撲協同優化，數據傳輸延遲降低 50%。創新多卡輪詢調度機制，使 GPU 性能線性擴展。自研模型通道壓縮算法，AI 訓練性能提升 1.9 倍。適用于圖像、視頻、語音識別、金融分析、智能客服等典型 AI 應用場景。
浪潮 NF5698G74服務器
- 算力性能：6U 空間內支持 8 顆 54V 開放加速模塊（OAM）和 2 顆 Intel 第四代 / 第五代至強可擴展處理器（TDP 350W），全互聯拓撲滿足大模型訓練張量并行每秒數百 GB 通信需求，節點內每顆 OAM 芯片可實現 784GB/s 的 P2P 峰值聚合通信帶寬。
- 超強擴展：支持 4.0Tbps 節點間網絡帶寬，可實現 OAM 模組：計算 IB: 存儲 IB = 8:8:2 的配比，支持 RDMA 網絡進行計算和存儲通信，滿足大模型流水線并行、數據并行等通信需求，還支持 Scale - Out 直連架構，OAM 模組可通過 QSFP 模塊實現跨節點高速通信。
- 算力能效：12V 和 54V 電源分離供電設計，支持 N+N 冗余，精細化分區，智能散熱調控，散熱性能優化，風道解耦設計提升 20% 系統能效比，高功率負載動態匹配，零電源轉換損耗。
- 開放生態：符合全球開放計算 OCP 開放加速器規范 OAMv1.1/UBBv1.5，支持 PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle 等主流 AI 框架和 Megatron、DeepSpeed 等開發工具，適用于大模型訓練、自然語言處理、語音識別、圖像處理、推薦等典型的 AI 應用場景。
浪潮 NF5468M75服務器
- 性能配置：專為 AI 訓練、高性能計算及云原生應用打造的新一代 4U 雙路服務器，搭載第四代英特爾至強可擴展處理器，單機支持 120 個計算核心和 6TB DDR5 內存，為機器學習、大數據分析等場景提供強大算力。
- 靈活設計：創新采用 8+8 雙模設計，既可配置 8 塊雙寬 GPU 卡實現 2PFLOPS 的 AI 算力，也可部署 24 塊 3.5 英寸硬盤構建超融合存儲資源池。
- 散熱節能：液冷散熱方案使 PUE 值低至 1.15，配合智能功耗管理系統，較傳統風冷方案節能 40%，平衡了性能與能耗。
- 管理維護：集成浪潮 AIStation 管理套件，實現從芯片級到集群級的全棧資源調度，支持 TensorFlow、PyTorch 等主流框架的一鍵部署。前置智能診斷面板和雙 BMC 冗余設計，保障 7×24 小時穩定運行，適用于智慧醫療、自動駕駛等 AI 工程化落地場景。

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