算力型
TR-4090X 企业级 AI 运算服务器
- 型号:ZMC-25Q2-TR-4090X
- CPU:Intel Xeon Silver 4310(12 核心 / 24 线程)
- 內存:Crucial DDR4-2933 ECC RDIMM 32GB ×4
- 存儲:WD Blue SN580 1TB NVMe SSD + Seagate IronWolf 125 2TB SSD
- 主板:ASUS WS C621E-SAGE
- 电源:Great Wall 1250W 80Plus Gold
- 显卡:NVIDIA GeForce RTX 4090(Ada Lovelace 架構)
- 机箱:Chenbro RM41300 4U 机架式机箱
- 价格:¥53000
1. 处理器(CPU)
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型号:Intel Xeon Silver 4310(12 核心 / 24 执行绪)
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架构:Ice Lake-SP(10nm 制程)
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基础频率:2.1 GHz,最大 Turbo 频率 3.0 GHz
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快取:18MB L3 快取
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TDP:120W
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扩充性:支持双路配置(2S),可搭配 C621E 芯片组主机板
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指令集:AVX-512、FMA3、SSE4.2
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适用场景:AI 推理、中小型模型训练、资料分析
2. 显示卡(GPU)
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型号:NVIDIA GeForce RTX 4090(Ada Lovelace 架构)
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CUDA 核心:16,384 个
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内存:24GB GDDR6X(384-bit 频宽)
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Boost 时脉:2.52 GHz
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PCIe 规格:PCIe 4.0 x16
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技术支持:DLSS 3.0、RTX IO、CUDA 12.0
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散热设计:三风扇开放式散热(可改装水冷)
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适用场景:深度学习训练(中小型模型)、即时渲染、科学计算
3. 主机板(Motherboard)
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型号:ASUS WS C621E-SAGE
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芯片组:Intel C621
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CPU 插槽:双 LGA3647(支持 Xeon Scalable 处理器)
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内存支持:8 个 DDR4 DIMM,最高 1TB(LRDIMM)
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PCIe 插槽:
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2× PCIe 4.0 x16(支持 x16/x16 拆分)
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1× PCIe 3.0 x16(x8 模式)
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储存介面:
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8× SATA 6Gbps
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2× M.2 NVMe(PCIe 3.0 x4)
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网路:Intel X550-AT2 10G 双口
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扩充性:支持 IPMI 2.0 远端管理
4. 内存(RAM)
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型号:Crucial DDR4-2933 ECC RDIMM 32GB ×4
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总容量:128GB(可扩充至 1TB)
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时序:CL21
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错误校正:ECC(支持内存纠错)
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适用场景:大型资料集处理、多执行绪运算
5. 储存(Storage)
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系统碟:WD Blue SN580 1TB NVMe SSD
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介面:PCIe 3.0 x4
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读取速度:3,500 MB/s
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写入速度:3,000 MB/s
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耐用度:600TBW
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资料碟:Seagate IronWolf 125 2TB SSD
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介面:SATA 6Gbps
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读取速度:560 MB/s
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写入速度:530 MB/s
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耐用度:560TBW
6. 电源供应器(PSU)
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型号:Great Wall 1250W 80Plus Gold
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认证:80Plus 金牌(90% 转换效率)
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模组化设计:全模组化(减少线材杂乱)
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接头配置:
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2× EPS 8-pin(CPU 供电)
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4× PCIe 8-pin(GPU 供电)
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6× SATA/Molex
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保护机制:OVP、UVP、OCP、SCP
7. 机箱(Chassis)
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型号:Chenbro RM41300 4U 机架式机箱
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尺寸:482mm(宽)× 178mm(高)× 650mm(深)
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散热设计:
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前置 3× 120mm 风扇
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后置 2× 80mm 风扇
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扩充槽:8× 3.5" 硬盘托架
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PCIe 扩充:7× 全高插槽
8. 散热系统(Cooling)
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CPU 散热器:Noctua NH-U14S
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机箱风扇:Delta AFC1212DE ×3
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转速:1,500~3,000 RPM
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风量:38~75 CFM
9. 作业系统与软体(OS & Software)
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作业系统:Ubuntu Server 22.04 LTS
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预设禁用 Nouveau 驱动
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建议使用 Linux 5.15 核心
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GPU 驱动:NVIDIA Driver 525.85
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容器支持:Docker + NVIDIA Container Toolkit
10. 效能调校建议(Optimization Tips)
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BIOS 设定:
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启用 Intel Turbo Boost
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设定 AVX-512 Offset = 3(避免过热降频)
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内存管理:
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启用 Linux HugePages(减少分页错误)
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散热策略: