5U GPU-Server-Gehäuse für Hochleistungs-Multi-GPU-Computing

Die OCG5870A-5H4-R ist ein speziell entwickeltes 5U GPU-Server-Gehäuse entwickelt für professionelles KI-Computing, Deep Learning und datenintensive GPU-Anwendungen. Konzipiert für bis zu 10 Dual-Slot-GPU-Karten, bietet dieses Gehäuse unübertroffene Erweiterbarkeit, überragende Kühlung und robuste Stromversorgung, was es zu einer idealen Grundlage für jede GPU-Server-Bereitstellung macht.

Hauptmerkmale des OCG5870A-5H4-R GPU-Server-Gehäuses

Multi-GPU-Unterstützung für bis zu 10 Karten

Das Gehäuse unterstützt flexible GPU-Konfigurationen, darunter:

• 5-Karten RTX 4090

• 6 Dual-Slot-GPUs

• 8-Karten- und 10-Karten-Dual-Slot-GPU-Setups
  Dies macht es ideal für Aufgaben, die eine hohe parallele GPU-Berechnung erfordern.

Flexible Motherboard-Kompatibilität

Unterstützt mehrere Motherboard-Formfaktoren:

• EEB (12″ x 13″)

• CEB (12″ x 10.5″)

• ATX (12″ x 9.5″)

• MicroATX

Redundante Stromversorgungsarchitektur

Ausgestattet mit CRPS-Optionen für redundante Stromversorgung:

• 4+1, 3+2, 2+2 oder 3+1
  Gewährleistet Systemstabilität für geschäftskritische GPU-Server-Operationen.

Effizientes Kühlsystem

Standardkonfiguration umfasst:

• Vorderseite: 8 × 8038 Lüfter

• Rückseite: 3 × 12038 Lüfter
  Optionales Upgrade:

• Vorderseite: 8 × 8056 Lüfter

• Rückseite: 5 × 8038 Lüfter
  Dies gewährleistet einen hohen Luftstrom zur Wärmeregulierung in GPU-Setups mit hoher Dichte.

Skalierbare Speicheroptionen

• Unterstützt 4 × 2,5-Zoll SAS/SATA Hot-Plug- oder Direct-Plug-Laufwerke
  Perfekt für Systemstart, Caching oder Speichererweiterung.

Gen5 PCI-E Riser-Kabel-Optionen

Sie können wählen zwischen:

• PCI-E 16X Gen5 Riser-Kabel

• PCI-E 16X Gen5 Riser mit MCIO-Kabel
  Bietet Flexibilität für verschiedene Motherboard- und GPU-Installationslayouts.

Robuste Konstruktion & Materialien

• Material: Baosteel SGCC 1,0–1,2 mm

• Optionale Führungsschienenunterstützung

• Abmessungen: 870mm × 435mm × 220mm

Anwendungen dieses Multi-GPU-Server-Gehäuses

Dieses GPU-Server-Gehäuse eignet sich für eine Vielzahl von industriellen und Forschungs-Workloads:

• KI-Trainings- und Inferenzserver

• Deep Learning und Neuronale Netzwerke Computing

• GPU-basierte Rendering- & Simulationsfarmen

• Wissenschaftliches Rechnen und Hochleistungscluster

• Kryptowährungs-Mining-Rigs

• Big Data Analyse & Virtualisierungsumgebungen