Stations de travail APY

Station de travail rackable 2U low profil APY VDO Z G1

"La puissance d'une station de travail dans un châssis rackable, pour constituer une base de renferfarm CPU/GPU."

Station de travail APY AI LX²

C’est la plus atypique de nos stations de travail. De prime abord, on ne prend pas conscience du potentiel de la APY AI Lx². Cette configuration peut, tout d’abord, intégrer jusqu’à cinq cartes graphiques ou cartes de calculs (passives). On peut ainsi y associer des cartes NVIDIA Quadro et des cartes NVIDIA Tesla.

C’est une station de travail conçue et pensée pour l’IA. Malgré son format tour, la APY AI Lx² peut être utilisée en salle serveur. Un kit de rails lui permet d’être installée dans la baie de votre cluster de calculs. Ce modèle se distingue enfin par ses deux processeurs de dernière génération Intel Xeon Scalable.

Station de travail IA pour le machine Learning, version Intel Xeon W-2145

Maximisez la productivité, réduisez le temps nécessaire à l'analyse et réduisez le coût de vos données
projets scientifiques avec la station de travail Data Science optimisée par NVIDIA comprenant des GPU Quadro® RTX ™ 6000 ou 8000 et un logiciel optimisé par NVIDIA CUDA-X
Bibliothèques accélérées par l'IA.

Chaque station NVIDIA Quadro pour la science des données, validée par NVIDIA avec le label « NGC-ready systems » est obligatoirement vendue avec un support logiciel de trois années (voir l'onglet condition particuliere Nvidia ci dessous)

Station de travail IA pour le machine Learning, version 2 Processeurs Intel Xeon Silver4114

Les postes de travail de science des données basés sur NVIDIA reposent sur une architecture de référence puissante composée de deux GPU NVIDIA Quadro® RTX 6000 ou 8000™ haut de gamme et d'un logiciel de science de données accéléré NVIDIA CUDA-X AI, tels que RAPIDS, TensorFlow, PyTorch et Caffe.

Chaque station NVIDIA Quadro pour la science des données, validée par NVIDIA avec le label « NGC-ready systems » est obligatoirement vendue avec un support logiciel de trois années (voir l'onglet condition particuliere Nvidia ci dessous)