MQM9790-NS2F
InfiniBand400G不带管理

MQM9790-NS2F
InfiniBand400G不带管理

MQM9700-NS2F
产品参数型号名MQM9700-NS2F端口类型32 OSFP吞吐量51.2Tb/sCPUx86 Coffee Lake i3操作系统MLNX-OS设备高度1U支持速率400G NDR/200G HDR/100G EDR/56G FDR/40G QDR风向power-to-connector (P2C)系统内存Single 8GB, 2,666 mega transfers per second (MT/s), DDR4 SO-DIMM管理方式内置管理尺寸(高 x 宽 x 深)1.7” (H) x 1

MQM9700-NS2R
The NVIDIA Quantum-2-based QM97XX switch systems deliver an unprecedented 64 ports of NDR 400Gb/s InfiniBand per port in a 1U standard chassis design. A single switch carries an aggregated bidirectional throughput of 51.2 terabits per second (Tb/s), with a landmark of more than 66.5 billion packets

MCX75310AAS-NEAT
InfiniBand400G单口网卡

MQM9790-NS2R
产品介绍NVIDIA Quantum-2 MQM9790-NS2R交换机采用 32 个 OSFP 物理连接器,可提供 64 个 400 Gb/s 端口或 128 个 200 Gb/s 端口,支持总计 51.2 TB/s 的双向吞吐量,每秒能够处理超过 665 亿个数据包。NVIDIA Quantum-2 InfiniBand交换机支持最新的 NDR 技术,可提供高吞吐量、网内计算、智能加速引擎、灵活性和稳健的架构

MCX755106AS-HEAT
InfiniBand200G双口网卡双插槽

MQM9790-NS2F
InfiniBand400G不带管理
北京欣泉科技有限公司北京欣泉科技有限公司是一家专门致力于IT网络系统集成和专业网络产品的分销新技术企业。自成立以来,依托对代理产品的经验及对客户业务的了解,不断发展创新,在公司业务发展的同时成功的实现了将公司从"产品引导销售"到"服务引导销售"的业务转型。市场拓展团队建设● 公司在全国各地都有业务的涉及。● 公司与多地经销商在共同开拓当地市场中建立了长久稳定的良好合作关系,为业务的拓展和新产品的推广建立了良好的先决条件。● 公司初步部署并继续将实施全国性的IT运维响应及时、准确、效率的专业网络、实现远程电话支持、上门工程师响应、备件库支持的全方位、一体化运维服务,为用户打造最优质的运维服务体验。市场定位解决方案支持● 北京欣泉科技公
随着 AI 智能体从数字世界走向物理环境,NVIDIA Jetson 通过优化的内存和性能加速其实际部署。NVIDIA JetPack 7.2 正式发布,新增多项关键能力,使 Jetson 平台成为边缘 AI 智能体部署的理想选择。JetPack 7.2 现支持一键部署 NVIDIA NemoClaw,提供隐私和安全控制的智能体框架。同时引入了 Jetson 专用 Agent Skills,开发...
模型量化是降低显存使用量并提升推理性能的有效方法。NVIDIA Model Optimizer 库集成了最先进的模型优化技术,支持 FP4、FP8、INT8、INT4 等多种量化格式,以及 SmoothQuant、AWQ、SVDQuant 等先进算法。ModelOpt 接受 Hugging Face、PyTorch 或 ONNX 格式的模型作为输入,提供 Python API,开发者可轻松组合不同优化技术来...
部署大语言模型需要大规模分布式推理,这要求在多 GPU 和多节点间高效移动数据。NVIDIA 开源了 Inference Transfer Library——一个供应商无关的数据移动库,专为支持动态复杂的 AI 推理框架而设计。在解耦式推理环境中,预填充和解码阶段运行在不同 GPU 上,需要高效 KV 缓存传输。在 KV 缓存加载场景中,多轮对话和智能体...
随着大语言模型推理工作负载日益复杂,单一的整体服务进程开始触及极限。预填充和解码阶段具有根本不同的计算特征,传统部署将它们强制运行在同一硬件上,导致 GPU 利用率低下。解耦式推理通过将推理流水线拆分为预填充、解码和路由等独立服务来解决这一问题。解耦架构的三大优势:每个阶段可匹配不同的 GPU 资源和优化策略...