Atlas 800 Inferenzserver für KI-Training (Modell: 3000)

Der Atlas 800-Inferenzserver (Modell: 3000) unterstützt bis zu 8 Atlas 300I/V Pros und bietet leistungsstarke Echtzeit-Inferenz- und Videoanalysefunktionen, die häufig in zentralseitigen KI-Inferenzszenarien eingesetzt werden.

1. Schlüsselmodelle und Kernfunktionen

1.1 Atlas 800-Inferenzserver (z. B. Modell 3000 / Atlas 800I A2 / Atlas 800I A3)

• Kernprozessoren: Angetrieben von Huawei Kunpeng 920-Prozessoren oder AI-Prozessoren der Ascend-Serie (wie dem Ascend 910C).
• Hauptfunktionen: Konzentriert sich auf Echtzeit-Inferenz, generative KI-Dienste, LLM-Inferenz (Large Language Model), intelligenten Kundenservice und Video-/Bildanalyse. 
• Leistung und Konfiguration: Unterstützt Beschleunigungsspeicher mit hoher Bandbreite und Mehrkanal-Video-/KI-Datenverarbeitung; verfügt über eine effiziente Luftkühlung und Hot-Swap-fähige, redundante Netzteile.

1.2 Atlas 800-Trainingsserver (z. B. Modell 9000 / Modell 9010)

• Kernprozessoren: Basierend auf Kunpeng 920- und Ascend 910 AI-Prozessoren (oder konfiguriert mit Intel-Prozessoren).
• Hauptfunktionen: Speziell für die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen und groß angelegte KI-Trainingsszenarien entwickelt. 
• Hauptmerkmale: Bietet hohe Rechendichte, hervorragende Energieeffizienz, hohe Netzwerkbandbreite und eine 4U-Rack-Architektur, die einfach zu skalieren und zu verwalten ist.

1.3 Software-Ökosystem

• Bietet umfassende Unterstützung für die Full-Stack-KI-Hardware- und Software-Computing-Architektur von Huawei – einschließlich CANN, MindSpore, MindIE und AscendCL – und gewährleistet gleichzeitig die Kompatibilität mit gängigen Frameworks wie PyTorch.

2. Technische Spezifikationen