BoosTrak C 시리즈는 최신 AI 애플리케이션의 까다로운 워크로드를 처리하도록 설계된 고성능 확장형 컴퓨팅 플랫폼입니다. 멀티코어 CPU, 여러 고급 GPU 또는 가속기,테라바이트급 내부 NVMe 스토리지부터 외부 확장을 통한 페타바이트급 용량까지 지원하여 대규모 언어 모델, 컴퓨터 비전 시스템 및 멀티모달 AI 파이프라인의 학습, 미세 조정 및 추론에 강력한 병렬 처리 성능을 제공합니다.
최신 Intel® Xeon® 6 플랫폼, 고속 DDR5 메모리 및 PCIe 5.0 내부 버스 패브릭을 기반으로 하는 BoosTrak C 시리즈는 첨단 AI 애플리케이션을 위한 최고 수준의 컴퓨팅 및 스토리지 서버 플랫폼을 제공합니다.
BoosTrak C6300과 C6400은 AI 추론 및 에이전틱 AI 워크로드에 적합하도록 CPU, 시스템 메모리와 GPU 자원의 균형을 최적화했습니다. 독창적인 3U 및 4U 섀시는 최대 4개의 대형 GPU를 수용하며 단일 또는 듀얼 CPU 구성을 지원합니다.
전용 듀얼/싱글 노드 스토리지 서버인 BoosTrak C6200은 최신 AI 인프라를 위한 고속 데이터 기반으로 설계되었습니다.
완전히 독립적인 서버 노드를 전력 효율적인 단일 섀시에 통합하고 PCIe 5.0 NVMe 플래시, 고대역폭 네트워킹 및 SAS-4 JBOD 확장을 결합하여 학습 및 추론 파이프라인에 필요한 지속적인 처리량을 GPU 클러스터에 제공합니다.
모든 스토리지 환경과 아키텍처에 적합한 완전한 서버 플랫폼입니다. 고성능 병렬 파일 시스템, 대용량 데이터 레이크, 분산 시스템 또는 가상 환경 등 BoosTrak C6000 제품은 최적의 솔루션을 제공합니다. BoosTrak 및 VTrak 제품은 XFS, ZFS, Lustre, DAOS, EOS, BeeGFS, WEKA, VAST, VMware, Proxmox, OpenStack, Azure, S3 등 다양한 스토리지 및 가상화 환경에서 호환성과 성능 검증을 거쳤습니다.
대규모 하이퍼스케일 데이터센터부터 엣지 AI 애플리케이션까지 PROMISE BoosTrak 시리즈 제품이 완벽하게 지원합니다.
PROMISE NVMeBoost 2.0은 NVMe SSD와 데이터 집약형 GPU 워크로드 간의 데이터 전송을 최적화하여 데이터 파이프라인을 가속합니다. 다양한 도구와 기술을 통해 NVMeBoost 2.0은 복잡한 데이터 파이프라인을 직관적이고 쉽게 관리할 수 있도록 합니다. NVMeBoost 2.0은 데이터 이동 효율을 개선하여 시스템 성능과 전력 효율 향상을 지원합니다.
BoosTrak 제품에는 AI 데이터센터를 최적화하고 가속하기 위한 PROMISE의 혁신적인 기술이 설계 및 통합되어 있습니다. GreenBoost 2.0의 AI 기반 예측 기술은 워크로드에 따라 시스템 운영을 최적화하여 전력 소비, 냉각 부담 및 발열 감소를 지원합니다.
PROMISE BoosTrak 시리즈는 데이터센터부터 엣지까지 AI 워크플로의 계획, 구축 및 운영을 위한 원스톱 솔루션을 제공합니다.
BoosTrak 제품군은 AI, HPC 및 고성능 엔터프라이즈 환경의 데이터 집약적 워크로드를 지원하도록 설계되었습니다.
대규모 AI 모델 학습에 필요한 고처리량 데이터 파이프라인을 지원하여 방대한 데이터 세트에 빠르게 액세스하고 머신러닝 워크플로를 가속합니다.
과학 시뮬레이션, 엔지니어링 분석 및 연구 워크로드를 포함한 까다로운 HPC 환경에 초저지연과 높은 병렬 I/O 성능을 제공합니다.
대규모 데이터 세트에 빠르고 일관되게 액세스하여 데이터 기반 의사 결정을 위한 실시간 데이터 처리와 분석을 지원합니다.
높은 IOPS와 낮은 지연 시간이 필요한 트랜잭션 및 분석 데이터베이스를 가속하여 과부하에서도 성능을 유지합니다.
고처리량 스토리지 성능이 필요한 비디오 렌더링, 시각 효과 및 콘텐츠 제작 워크플로의 대규모 미디어 데이터 세트를 처리합니다.
Note:
Please note that product specifications may change without prior notice. In case of discrepancy, the English datasheet takes precedence.
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