Serveur GPU haute densité : Blade | Lambda Labs

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• Les articles de recherche de Lambda ont été acceptés dans les principales conférences sur l'apprentissage automatique et les graphiques, notamment ICCV, SIGGRAPH Asia, NeurIPS et ACM Transactions on Graphics (TOG).

Serveur GPU conçu pour l'apprentissage profond :

• Jusqu'à dix GPU personnalisables avec un processeur AMD EPYC ou Intel Xeon. Préinstallé avec Ubuntu, TensorFlow, PyTorch, CUDA et cuDNN.

Caractéristiques :

• O.S. :
• Ubuntu 20.04 Focal Fossa
• Pas d'OS
• Processeur :
• 2 x AMD EPYC 7302 : 3,0 GHz 16 cores, 128 Mb cache, PCIe 4.0
• 2 x AMD EPYC 7502 : 2,5 GHz 32 cores, 28 Mb cache, PCIe 4.0
• 2 x AMD EPYC 7662 : 2,0 Ghz 64 cores, 256 Mb cache, PCIe 4.0
• 2 x AMD EPYC 7742 : 2,25 Ghz 64 cores, 256 Mb cache, PCIe 4.0
• 2 x Intel Xeon Silver 4214 : 12 cores, 2,20 Ghz, 16,5 Mb cache
• 2 x Intel Xeon Gold 5218 : 16 cores, 2,30 GHz, 22 Mb cache
• 2 x Intel Xeon Gold 5220 : 24 cores, 2,20 Ghz, 35,75 Mb cache
• Cartes Graphiques :
• 8 x Nvidia Quadro RTX 5000 16 Gb
• 8 x Nvidia Quadro RTX 6000 24 Gb
• 8 x Nvidia RTX A4000 16 Gb
• 8 x Nvidia RTX A5000 24 Gb
• 8 x Nvidia RTX A6000 48 Gb
• 8 x Nvidia Tesla A100 (PCIe) 40 Gb
• Mémoire RAM :
• 128 GB
• 256 GB
• 512 GB
• 768 GB
• 1024 GB
• 1536 GB
• Stockage :
• 1,92 TB NVMe
• 3,84 TB NVMe
• 7,68 TB NVMe
• 15,36 TB NVMe
• Stockage en option supplémentaire :
• 1,92 TB NVMe
• 3,84 TB NVMe
• 7,68 TB NVMe
• 15,36 TB NVMe