Сервер ASUS ESC8000A-E13P

ASUS ESC8000A-E13P — это высокопроизводительная 4U GPU-платформа для задач искусственного интеллекта, глубокого обучения, моделирования и вычислений общего назначения, построенная на архитектуре AMD EPYC 9004 Series (Zen 4). Сервер оптимизирован для работы с несколькими графическими процессорами и поддерживает высокоскоростные интерфейсы.

Ключевые аппаратные характеристики

- Форм-фактор: 4U, стойка 19"
- Процессор: AMD EPYC 9004 Series (до 96 ядер, 192 потока, поддержка PCIe 5.0)
- Чипсет: Серверная платформа AMD
- Память:
- 12-канальная DDR5, до 3 ТБ ECC RDIMM/LR-DIMM
- Поддержка DDR5-4800

- Графические ускорители:
- Поддержка до 8× двухслотовых GPU NVIDIA A100, H100, RTX 6000 Ada или других профессиональных карт с PCIe 5.0

- Сторонняя память (Storage):
- До 8× 3.5"/2.5" SATA/SAS HDD/SSD
- Опция NVMe U.2 для высокоскоростных дисков
- Внутренние M.2 слоты (PCIe 4/5)

- Сетевые интерфейсы:
- 1× OCP 3.0 слот для сетевых адаптеров (до 400 Гбит/с)
- 2× 1GbE (Intel I350-AM2) по умолчанию
- Возможность установки дополнительных 10/25/100GbE карт

- Расширение:
- 8× PCIe 5.0 x16 слотов для GPU
- 2× PCIe 5.0 x16 для расширительных карт

- Энергопитание:
- До 3 кВт, модульные блоки питания, горячая замена
- Резервирование PSU

- Охлаждение:
- Массивная система вентиляторов с горячей заменой
- Оптимизация воздушных потоков под GPU с высоким TDP

⚙️ Производительность

ESC8000A-E13P способен выдавать вычислительную мощность свыше 8× 80 TFLOPS FP64 (на базе NVIDIA H100), или до нескольких PFLOPS при FP8, что делает его оптимальным для крупных нейросетей и HPC-задач.
В задачах рендеринга, моделирования и ML он демонстрирует линейную масштабируемость при добавлении GPU.
CPU-линия AMD EPYC 9004 обеспечивает пропускную способность памяти до 460 ГБ/с и более 400 линий PCIe 5.0 для параллельной загрузки графических модулей и высокоскоростных интерфейсов.

🛠 Конфигурации

1. AI Training — 8× NVIDIA H100 с NVLink и высокоскоростными сетевыми адаптерами для распределённого обучения.
2. Inference Cluster — комбинация GPU NVIDIA L40S или RTX 6000 Ada для обработки запросов нейросетей с минимальными задержками.
3. HPC-компьютинг — GPU A100 или MI250X с расширенной памятью, ориентированное на научное моделирование.
4. Гибридная — совмещение GPU и ускорителей хранения данных (NVMe) для нагрузок по типу big data.

📐 Размер и вес

- Размеры: 4U, около 700 мм (глубина) × 445 мм (ширина) × 178 мм (высота)
- Вес: ~37–40 кг (в зависимости от количества установленных GPU и дисков)