STATION DE TRAVAIL APY AI Lx DATA SCIENCE

STATION DE TRAVAIL APY AI Lx² G2 DATA SCIENCE Intel Xeon S

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)

Aucun produit ajouté encore

Accélérez la préparation des données, la formation des modèles et la visualisation avec la nouvelle station de travail Data Science optimisée par NVIDIA. Construits avec des GPU NVIDIA Quadro® RTX et testés et optimisés avec un logiciel de science des données basé sur NVIDIA CUDA-X AI, ces systèmes puissants pour les scientifiques de données sont disponibles auprès des fournisseurs de stations de travail du monde entier. Avec les services d'assistance optionnels pour les logiciels développés par NVIDIA, vous disposez de tout ce dont vous avez besoin pour améliorer votre productivité, gagner du temps, et réduire le coût de vos projets de science des données.

La station DATA SCIENCE AI Lx² G2 est conçue et optimisée pour démarrer en apprentissage automatique. Elle comporte 2 cartes graphiques professionnelles NVIDIA Quadro®  RTX 6000 ou NVIDIA Quadro®  RTX 8000 de dernière génération.

Cette station de travail tire parti de la puissance et des performances de 2 processeurs Intel Xeon Silver4114 de 2,2 GHz (10 cores). Basée sur l'environnement Linux Ubuntu, cette configuration est prête à être utilisée avec la bibliothèque de logiciels Rapids pour l'apprentissage automatique.

- 2 processeurs Intel Xeon Silver4114 de 2,2 GHz (10 cores)
- 192 GB DDR4 2666 MHz ECC REG,
- 2 cartes graphiques Quadro®  RTX 6000 ou 8000
- SSD NVMe 1,6 To,
- Boîtier en aluminium, alimentation 1200 W,
-- Clavier souris,
- Suite logicielle Ubuntu OS + Nvidia.

nvidia-rapids

APY
APY AI Lx² DATA SCIENCE
Nouveau produit
Fiche technique
Chipset
Intel C621
Processeurs
Intel Xeon Scalable
Système(s) d'exploitation proposé(s)
Distribution UBUNTU 18.04 avec Rapids Data science Framework
Carte graphique
NVIDIA® Quadro® RTX 6000 ou NVIDIA® Quadro® RTX 8000
Nombre de carte(s) graphiques
2
Mémoire maximum
Jusqu'à 192 Go DDR4 ECC REG
Alimentation
1200 W
Nombre de processeurs supportés
2 processeurs
Disque(s) supportés
1 x Port U.2, 6 x port(s) SATA 6 Gb
Audio
Realtek® ALC S1220A 8 canaux audio haute définition
Interface réseau
1 x Gigabit Ethernet
Dimensions
210mm x 473mm x 498mm
Poids
à partir de 11 Kg

APY vous garantit 3 ans pièces et main d'œuvre retour atelier votre station de travail et votre serveur

*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. 

Le contrat de services NGC (NVIDIA GPU CLOUD) est un accord entre votre entité et NVIDIA. Il vous donne accès à un support technique 7 jours sur 7 et 24 heures sur 24, via un portail dédié, par email ou par téléphone (horaires d’ouvertures du bureau local). Le support NGC est uniquement accessible pour les propriétaires de systèmes validés NGC Ready par NVIDIA. Vous pouvez retrouvez la liste ici (https://docs.nvidia.com/ngc/ngc-ready-systems/index.html).

Couverture offerte par le support NGC

NVIDIA vous fournis, avec ce contrat, un support pour l’installation, la configuration, et la résolution de problèmes liées à l’utilisation des containers et des logiciels NVIDIA associés. La configuration des logiciels est limitée à Ubuntu et CentOS ou aux systèmes GPU validés NGC-ready. Les hyperviseurs et les logiciels d’éditeurs tiers ne sont pas couverts.

 

Le support NVIDIA couvre pendant trois années :

La mise à jour des containers NGC Deep Learning et Machine Learning

Les pilotes NVIDIA

Le bon fonctionnement des containers NVIDIA

Les mises à jour de CUDA

La mise à jour des librairies optimisées par NVIDIA