Skalierbare KI-Serversysteme mit 8 GPUs für Dense Computing

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Ein GPU- und KI-Rechenchassis ist ein Gehäuse mit hoher Packungsdichte, das auf mehreren Grafikprozessoren (GPUs), einer Zentralprozessoreinheit (CPU), leistungsstarken Netzteilen, einem fortschrittlichen Kühlsystem, schnellem Speicher und Netzwerken mit geringer Latenz basiert. Es bietet mehr beschleunigte Rechenleistung in jedem Rack und gewährleistet gleichzeitig den Servicezugang, thermischen Spielraum und Flexibilität bei der Erweiterung.

Was ist ein GPU- und KI-Servergehäuse?

Ein auf GPUs ausgerichtetes Gehäuse ist auf Kartenabstände, Luftstrom, Stromversorgung, E/A-Anschlüsse und strukturelle Stabilität ausgelegt. Ein Allzweckserver ist für breitere Anforderungen in den Bereichen Rechenleistung, Speicher oder Virtualisierung konzipiert. Beschleunigte Systeme konzentrieren mehr Wärme, Leistung und Hochgeschwindigkeitsverbindungen, sodass die gesamte Plattform eine spezielle technische Auslegung erfordert.

GPU- und KI-Servergehäuse
GPU- und KI-Servergehäuse

Bewerten Sie die GPU-Plattform, den Speicher, die Netzwerkausstattung, die Kühlung und die Stromversorgung jeweils separat; die physische Passform allein reicht nicht aus.

GPU- und KI-Servergehäuse

Vergleichstabelle der wichtigsten Produktparameter der GPU-Server-Gehäusekategorie

Wählen Sie zunächst die Einsatzumgebung aus und prüfen Sie anschließend die Größe des Mainboards, die Netzteile, die Laufwerksschächte, die Erweiterungsmöglichkeiten, die Kühlung, die Racktiefe und die Kabelführung. Die Verarbeitungsqualität und die Wartungsfreundlichkeit sind wichtig, da die Serverinfrastruktur geschützt und zugänglich bleiben muss.

Produktbild Größe (T×B×H mm) Material HDD-Schächte Backplane Kühlung Mobo-Unterstützung PSU PCIe-Steckplätze GPU-Kapazität Verpackung (mm) Wt. Unterstützung der Anpassung
4U GPU Server-Gehäuse 800×447×177 1,0 mm SECC, Aluminiumlegierung, Kunststoff 4×3,5″/2,5″ hot-swap SAS/SATA 12 Gb/s SAS, SGPIO 6×120×38 mm intelligent (15″×13″)/EATX/CEB/ATX/Micro-ATX 4+1 CRPS 11 PCIe-Geräte mit voller Höhe Bis zu 11 GPUs 1030×600×310 25 kg Ja
4U GPU Server-Gehäuse 800×447×177 1,0 mm SECC, Al-Legierung, Kunststoff 4×3,5″/2,5″ hot-swap SAS/SATA/NVMe 12 Gb/s SAS 6×120×38 mm intelligent (15″×13″)/EATX/CEB/ATX/Micro-ATX 4+1 CRPS 11 PCIe-Geräte mit voller Höhe Bis zu 11 GPUs 1030×600×310 25 kg Ja
5U-GPU-Servergehäuse mit 11 PCIe-Steckplätzen 890×447×220 1,0 mm SECC, Al-Legierung, Kunststoff 4×2,5″ Hot-Swap SATA 6 Gb/s SAS, SGPIO 6×120×38 mm intelligent EATX/CEB/ATX/Micro-ATX 4+1 CRPS 11 PCIe-Geräte mit voller Höhe Bis zu 11 GPUs 1120×600×360 30 kg Ja
5U-GPU-Servergehäuse mit 11 PCIe-Steckplätzen 890×447×220 1,0 mm SECC, Al-Legierung, Kunststoff 4×2,5″ Hot-Swap SATA 6 Gb/s SAS, SGPIO 6×120×38 mm intelligent EATX/CEB/ATX/Micro-ATX 4+1 CRPS 11 PCIe-Geräte mit voller Höhe Bis zu 11 GPUs 1130×610×370 30 kg Ja
6U-GPU-Servergehäuse 860×447×265 1,0 mm SECC, Al-Legierung, Kunststoff 4×2,5″ Hot-Swap SATA 6 Gb/s SAS, SGPIO 6×120×38 mm intelligent EATX/CEB/ATX/Micro-ATX 4+1 CRPS 8 halbhohe PCIe Bis zu 8 GPUs 1080×600×410 35 kg Ja
6U GPU Server-Gehäuse 860×447×265 1,0 mm SECC, Al-Legierung, Kunststoff 4×2,5″ Hot-Swap SATA 6 Gb/s SATA, SGPIO 6×120×38 mm + 4×80×38 mm (15″×13″)/EATX/CEB/ATX/Micro-ATX 4+1 CRPS 13 halbhohe PCIe Bis zu 13 GPUs 1080×600×410 35 kg Ja
6U-GPU-Servergehäuse 860×447×265 1,0 mm SECC, Al-Legierung, Kunststoff 4×2,5″ Hot-Swap SATA 6 Gb/s SAS, SGPIO 6×120×38 mm intelligent EATX/CEB/ATX/Micro-ATX 4+1 CRPS 8 halbhohe PCIe Bis zu 8 GPUs 1080×600×410 35 kg Ja
4U GPU Server-Gehäuse 550×380×590 1,2 mm SGCC, 4 mm Al-Legierung - - Front:7×120×38Top:6×120×38Rear:2×92×25 (15″×13″)/EATX/CEB/ATX/Micro-ATX 2×ATX 7 PCIe-Geräte mit voller Höhe - 700×500×660 27 kg Ja
4U GPU Server-Gehäuse 550×380×590 1,2 mm SGCC, 4 mm Al-Legierung 4×3,5″/2,5″ hot-swap SAS/SATA 12 Gb/s SAS Front:7×120×38Top:6×120×38Rear:2×92×25 (15″×13″)/EATX/CEB/ATX/Micro-ATX 2×ATX 7 PCIe-Geräte mit voller Höhe - 700×500×660 27 kg Ja
6U GPU Server-Gehäuse 550×380×685 1,2 mm SGCC, 4 mm Al-Legierung 4×3,5″ oder 7×2,5″ nicht heiß - Vorne:2×480 mm rad oder 8×120 mmoben:1×360 mm rad + 3×120 mmhinten:1×90 mm + 1×120 mm (15″×13″)/EATX/CEB/ATX/Micro-ATX 2×ATX 11 PCIe-Geräte mit voller Höhe 6×4090 Karten 795×660×500 34 kg Ja
WS06A-2 6U-GPU-Servergehäuse 550×380×685 1,2 mm SGCC, 4 mm Al-Legierung 4×3,5″/2,5″ hot-swap+ 4×3,5″ oder 7×2,5″ nicht hot SAS/SATA/NVMe Vorne:2×480 mm rad oder 8×120 mmoben:1×360 mm rad + 3×120 mmhinten:1×90 mm + 1×120 mm (15″×13″)/EATX/CEB/ATX/Micro-ATX 2×ATX 11 PCIe-Geräte mit voller Höhe 6×4090 Karten 795×660×500 34 kg Ja

Welche KI-, Rendering- und HPC-Aufgaben werden unterstützt?

Diese Systeme unterstützen KI-Workloads wie KI-Training, Inferenz, maschinelles Lernen, Rendering, Simulation, Visualisierung und Hochleistungsrechnen (HPC), sofern der ausgewählte Beschleuniger, der Software-Stack, der Arbeitsspeicher und die Verbindungsarchitektur auf die jeweilige Anwendung abgestimmt sind. Sie können KI- und HPC-Workloads bewältigen, doch das Gehäuse allein bestimmt weder die hohe Leistung noch die Eignung für eine bestimmte Workload.

Zu den in Frage kommenden Modellen gehören unter anderem NVIDIA H100, Hopper-basierte H200, H200 NVL, B300, L40S, NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell Server Edition-GPUs, AMD-Beschleunigeroptionen oder die Intel Data Center GPU Max-Serie. Diese Optionen von Drittanbietern erfordern eine Konfigurationsüberprüfung. Angaben zum Videospeicher (VRAM) wie 96 GB oder 141 GB beziehen sich auf bestimmte Modelle und nicht auf die Kapazität des Gehäuses. Bei der Bezeichnung „RTX PRO 6000 Blackwell“ ist eine SKU-Bestätigung erforderlich.

Wie sollten Sie die Eignung von GPU, CPU, Arbeitsspeicher und Speicherplatz überprüfen?

Wie wirken sich Luftstrom und Leistungsauslegung auf die Installation aus?

Die Validierung umfasst die Kartenform, die PCIe-Generation (Peripheral Component Interconnect Express) und die Lane-Zuweisung, CPU-Sockel, das Layout der Hauptplatine, Speicherkanäle und DIMM-Steckplätze, Speicher-Backplanes, Firmware sowie Stromanschlüsse. Die mechanische Passgenauigkeit ist kein Nachweis für einen sicheren Betrieb oder den vollen Durchsatz.

Plattformen mit AMD EPYC- und Intel Xeon Scalable-Prozessoren unterscheiden sich hinsichtlich Sockel, Arbeitsspeicher und Datenleitungen. Designs mit hoher Kernanzahl erfordern andere Kühlungsanforderungen. Die Angabe “8 PCIe-Steckplätze” garantiert weder den Abstand noch eine Verzweigung. Überprüfen Sie die Kompatibilität anhand der endgültigen Stückliste.

Kühlung und Stromversorgung entscheiden darüber, ob ein kompaktes GPU-Design die vorgesehene Anwendung in einem realen Rack zuverlässig unterstützen kann. Luftströmungsrichtung, Lüfterdruck, Ansaugbedingungen, Kabelbehinderungen, die Architektur des Flüssigkeitskreislaufs, die Redundanz der Stromversorgung und die Stromkapazität der Anlage müssen vor der Inbetriebnahme gemeinsam bewertet werden.

Für die Luftkühlung sind ein ungehinderter Luftstrom von vorne nach hinten und eine ausreichende Wärmeabfuhr erforderlich. Bei der Flüssigkeitskühlung kommen Anforderungen hinsichtlich der Anlage, der Verteiler, des Leckagemanagements und der Wartung hinzu. Gehen Sie nicht von einer Leistung von 3000 W oder einer Titan-Stromversorgung aus; überprüfen Sie die Nennleistungen, die Redundanz und die thermischen Grenzwerte des Netzteils.

Wie unterstützen Speicher- und Netzwerkstrukturen die Skalierung?

Schnelle Speicher- und Netzwerktechnologien versorgen die GPUs kontinuierlich mit Daten und verbinden die Knoten für umfangreichere Aufgaben. Non-Volatile Memory Express (NVMe) reduziert die Latenz des lokalen Speichers, während die Geschwindigkeit der Netzwerkarchitektur, deren Topologie und die Software darüber entscheiden, ob die Skalierung über mehrere Knoten hinweg einen nützlichen Anwendungsdurchsatz liefert.

NVLink verbindet unterstützte GPUs innerhalb bestimmter Plattformen; InfiniBand kann Systeme über einen Cluster hinweg verbinden. Eine HGX-, PCIe-basierte oder skalierbare GPU-Plattform kann unterschiedliche Topologien verwenden. Überprüfen Sie die Switch-Kapazität, die NVMe-Laufwerke und die Bandbreite, bevor Sie versuchen, die KI zu skalieren.

Was sind Fahrgestellführungsschienen?

Welche Größen von GPU-Servergehäusen bietet iSTONECASE an?

iSTONECASE bietet derzeit GPU-Servergehäuse in den Kategorien 4U, 5U und 6U für unterschiedliche Anforderungen hinsichtlich Dichte, Kühlung, Speicher und Erweiterungsmöglichkeiten an. Der geeignete Formfaktor hängt vom gewählten Motherboard, dem GPU-Layout, der Stromversorgungsarchitektur und den Anforderungen an den Wartungszugang ab.

Geben Sie das GPU-Modell, die Stückzahl, die Abmessungen der Grafikkarte, die Steckplatzbreite, das Motherboard-Format, die CPU-Plattform, das Riser-Layout, die Speicheranforderungen und den Stromversorgungsplan an. Da der PCIe-Abstand und die internen Layouts je nach Modell variieren, sollte iSTONECASE vor der Bestellung die Kompatibilität mit der vollständigen Konfiguration überprüfen.

Ja. iSTONECASE bietet OEM- und ODM-Dienstleistungen an, die die Beratung zu Anforderungen, das Gehäusedesign, den Prototypenbau, die individuelle Anpassung, die Produktion, die Prüfung, die Logistik und den Kundendienst umfassen. Die individuelle Anpassung kann sich auf die Gehäuseabmessungen, die interne Anordnung, die Kühlung, den Speicherplatz, die Anordnung der Anschlüsse, das Branding und die Produktionsmenge beziehen.

Die verfügbaren Kühlungsoptionen hängen vom gewählten Gehäuse ab. iSTONECASE listet GPU-Gehäuse mit mehreren Lüfterpositionen für hohen Luftdurchsatz sowie Modelle auf, die für die Kühlung mit Kühlkörpern ausgelegt sind. Käufer sollten während des Kaufs die Lüfterspezifikationen, den Freiraum für Kühlkörper, die Luftströmungsrichtung, die Wärmebelastung und die Anforderungen an die Räumlichkeiten überprüfen.

Geben Sie bitte Ihre Arbeitslast, die bevorzugten GPU-Modelle und deren Anzahl, das Motherboard, die CPU-Plattform, den Speicher, die Netzwerkausstattung, die maximale Rack-Tiefe, die Kühlungsmethode, das Stromversorgungskonzept, die benötigten Anschlüsse, die Bestellmenge sowie Ihre Anpassungswünsche an. Diese Informationen helfen iSTONECASE dabei, ein Standardprodukt zu bewerten oder ein OEM-/ODM-Angebot zu erstellen.

Kompatibilität prüfen

Sind Sie bereit, das passende Gehäuse für Ihren GPU- und KI-Server zu konfigurieren?

Geben Sie Ihre AI- oder HPC-Workloads, die Art und Anzahl der GPUs, die Mainboard-Plattform, den Speicher, die Netzwerkausstattung, die Racktiefe, die Kühlungsmethode und den Strombedarf an. iSTONECASE bewertet die Kompatibilität der Komponenten, den Luftstrom, die Erweiterungsmöglichkeiten und den Wartungszugang, um Ihnen eine geeignete Standard- oder maßgeschneiderte Gehäusekonfiguration zu empfehlen.