1. 基础配置
型号：ZMC-25Q2-AIC-500
机箱规格：4U机架式（宽×深×高：482×900×175mm）
重量：净重38kg（满配≤55kg）
2. 核心硬件
处理器：
型号：AMD EPYC 7452（32核64线程，2.35GHz~3.35GHz）
缓存：128MB L3
TDP：180W
PCIe通道：128条PCIe 4.0
内存：
容量：512GB（16×32GB）
类型：DDR4-3200 8通道RDIMM
最大扩展：32插槽，支持4TB
GPU加速器：
型号：4×NVIDIA A100 80GB SXM4
CUDA核心：6,912（每卡）
显存：80GB HBM2e（2TB/s带宽）
互联：NVLink 3.0（900GB/s双向带宽）
存储系统：
高速缓存层：2×3.2TB Intel Optane P5800X（随机读6M IOPS）
数据层：8×7.68TB Solidigm D5-P5430 QLC SSD（读6.8GB/s）
3. 网络与互联
节点互联：
8×200Gb/s NVIDIA Quantum-2 InfiniBand
延迟：<0.5μs（GPUDirect RDMA）
管理网络：
双口100GbE OCP网卡（带BMC管理）
4. 散热与电源
散热设计：
直接液冷（DLC）散热模块
冗余风扇（N+2配置）
电源：
2400W 2+2冗余钛金电源（96%转换效率）
输入电压：200-240V三相交流
5. 性能指标
AI训练性能：
ResNet-50：2,300 images/sec（FP32精度）
BERT-Large：1.2 samples/sec（FP16精度）
GPT-3 175B：支持8节点扩展训练
认证：
✓ NVIDIA DGX SuperPOD兼容
✓ MLPerf Training v2.1基准测试套件
6. 软件栈
预装环境：
NGC容器：PyTorch 2.1/TensorFlow 2.12
集群管理：Kubernetes + Kubeflow
优化工具：
✓ 自动混合精度（AMP）
✓ 梯度压缩（1/8稀疏率）
7. 应用场景
核心场景：
✓ 大语言模型训练（LLaMA/GPT）
✓ 3D医学影像分析
✓ 自动驾驶感知模型开发
典型部署：
▶ 国家级AI实验室（16节点集群）
▶ 全球TOP3云服务商AIaaS平台
8. 服务支持
保修：5年高级支持（含液冷系统维护）
专业服务：
✓ 模型并行策略优化
✓ 分布式训练故障诊断
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