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QCT和Supermicro率先使用这项支持100多种系统配置的服务器规范来加速AI、HPC、元宇宙工作负载
为了满足全球数据中心多样化的加速计算需求，NVIDIA今天在COMPUTEX发布了NVIDIA MGX™服务器规范。该规范为系统制造商提供了一个模块化参考架构，以快速、经济高效地制造100多种服务器机型，适用于广泛的AI、高性能计算和元宇宙应用。
ASRock Rack、ASUS、GIGABYTE、Pegatron、QCT和Supermicro将采用MGX，它可将开发成本削减四分之三，并将开发时间缩短三分之二至仅6个月。
NVIDIA GPU产品副总裁Kaustubh Sanghani表示：“在构建满足特定业务和应用需求的数据中心时，企业正在寻求更多的加速计算选项。我们设计MGX是为了帮助各个机构可以自行开发企业AI，同时节省他们大量时间和金钱。”
通过MGX，制造商以一个为加速计算优化的服务器机箱作为基础系统架构入手，然后选择适合自己的GPU、DPU和CPU。不同的设计可以满足特定的工作负载，如HPC、数据科学、大型语言模型、边缘计算、图形和视频、企业AI以及设计与模拟。AI训练和5G等多种任务可以在一台机器上处理，而且可以轻松地升级到未来多代硬件。MGX还可以轻松集成到云和企业数据中心。
与行业领导厂商合作
QCT和Supermicro将率先在8月份上市采用MGX设计的机型。Supermicro今天发布的ARS-221GL-NR系统将采用NVIDIA Grace™ CPU超级芯片，而QCT今天宣布的S74G-2U系统将采用NVIDIA GH200 Grace Hopper超级芯片。
此外，SoftBank Corp计划在日本各地推出多个超大规模数据中心，并使用MGX在生成式AI和5G应用之间动态分配GPU资源。
SoftBank Corp总裁兼首席执行官Junichi Miyakawa表示：“随着生成式AI日益进入商业和消费者的生活方式中，以合适的成本构建合适的基础设施是网络运营商面临的最大挑战之
一。我们期待NVIDIA MGX能够应对这些挑战，以满足多用途AI、5G以及更多依赖实时工作负载的需求。”
不同的设计满足不同的需求
数据中心越来越需要满足不断增长的算力需求并降低碳排放，以应对气候变化，同时还要降低成本。
由NVIDIA加速计算加速的服务器长期以来一直提供卓越的计算性能和能效。现在，MGX模块化的设计使系统制造商能够更有效地满足每个客户独特的预算、供电、散热设计和机械要求。
多种规格尺寸提供最大的灵活性
MGX提供不同的规格尺寸，并兼容当前和未来多代NVIDIA硬件，包括：
- 机箱：1U、2U、4U（风冷或液冷）
- GPU： 完整的NVIDIA GPU产品组合，包括最新的H100、L40、L4
- CPU：NVIDIA Grace CPU超级芯片、GH200 Grace Hopper超级芯片、X86 CPU
- 网络产品：NVIDIA BlueField®-3 DPU、ConnectX®-7网卡
MGX与NVIDIA HGX™的不同之处在于，它能够灵活地兼容多代NVIDIA产品，确保系统制造商能够重新利用现有设计，并轻松地采用下一代产品，而无需代价高昂的重新设计。相比之下，HGX基于一个通过NVLink® 连接的多GPU基板，为打造极致的AI和HPC系统而量身定制。
软件进一步驱动加速
除硬件外，MGX还得到NVIDIA完整软件栈的支持，使开发人员和企业能够开发并加速AI、HPC和其他应用。其中包括NVIDIA AI Enterprise，即NVIDIA AI平台的软件层，它涵盖100多个框架、预训练模型和开发工具，可为AI和数据科学加速，从而全面支持企业AI的开发和部署。
MGX兼容开放计算项目（Open Compute Project）和电子工业联盟（Electronic Industries Alliance）的服务器机架，可快速集成到企业和云数据中心。
观看NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋在2023年COMPUTEX主题演讲中介绍MGX服务器规范。
