2U / 4U 2 GPU 机架式计算节点，按 GPU 尺寸和散热方案确认硬件结构与交付视图
把主图、后部接口和内部风道放在同一处确认，帮助采购判断上架、扩展、供电、散热和交付边界。
01用于确认 GPU 计算节点的机箱形态、上架方向和整体交付外观。
重点确认 GPU 数量、显存、任务并发和机房条件。
02后部视图帮助采购判断 GPU 扩展、网络接口、远程管理和电源冗余。
报价前确认网卡速率、管理口、PDU 和线缆空间。
03内部视图用于说明 GPU 密度、风扇墙、前后风道和满载散热边界。
持续满载项目需确认进风温度、GPU 功耗和交付前压力测试。图片用于说明平台结构和配置方向，不替代最终料号。实际接口、GPU 型号、盘位、电源和风道以报价单、供应情况和项目确认表为准。
是否适合这个型号
先判断工作负载和交付环境，再进入具体配置和报价。
AI 推理、视频转码、轻量 GPU 渲染和小团队 GPU 计算。
如果任务需要 4 GPU 主力吞吐或多用户并发，应优先比较 G4 V8。
G 系列先解决多 GPU 计算吞吐
适合推理、渲染、转码、CAE 加速和多用户 GPU 任务；重点看 GPU 数量、显存、数据读取、冗余供电和持续满载。
如果核心目标是模型训练、NCCL 通信、多机扩展、NVLink / NVSwitch 或整柜级 AI 平台，应优先评估 T 系列。
报价时优先确认 2/4/8 GPU 密度、驱动环境、远程管理和满载温度。
适合以下场景
小团队进入 GPU 计算的第一台服务器
推理服务、转码队列和轻量渲染
预算有限但需要服务器级供电和远程管理
这些情况建议换产品线
大规模训练或高互联需求
8 GPU 高密度推理/渲染农场
办公室安静环境直接部署
必须先确认的条件
GPU 显存与模型大小
转码/渲染队列并发
NVMe 数据盘和网络吞吐
驱动、CUDA 和容器版本
适合中小模型和服务化推理试点。
重点确认输入素材吞吐和任务恢复机制。
适合作为渲染队列入口，不适合大规模渲染农场。
配置决策顺序
先把采购边界讲清楚，再进入具体料号和报价，避免只看单个参数导致选型偏差。
先判断平台角色
2 GPU 入门计算服务器 / AI 推理 / 转码 / 轻量渲染
2 GPU 计算服务器再确认计算瓶颈
Intel Xeon 6 P-core / 2x NVIDIA L40S / RTX PRO 6000 / RTX 6000 Ada 级专业 GPU
围绕软件版本、模型规模和并发方式确认锁定数据与扩展
256GB - 512GB ECC / 2-4 条 NVMe 数据盘，25/100GbE
围绕项目文件、缓存、结果数据和后续扩展确认最后确认交付环境
2U / 4U 2 GPU 机架式计算节点，按 GPU 尺寸和散热方案确认 / 10-22 个工作日
围绕机房、办公室、电力、散热和售后响应确认CPU
- Xeon 6 P-core
GPU
- 2x L40S
- 2x RTX PRO 6000
- 2x RTX 6000 Ada 级专业 GPU
MEMORY
- 256GB ECC
- 512GB ECC
STORAGE
- 2-4 条 NVMe
- NVMe 缓存盘
- 25/100GbE
推荐配置档
进阶型号先确认是否真的需要更高扩展、容量或满载能力，再进入具体配置。
确认档
用于判断是否真的需要进阶型号，重点确认软件瓶颈、数据规模和扩展余量。
2 GPU，256GB ECC，2 条 NVMe 数据盘，25GbE，基础远程管理
G 系列 GPU 计算服务器进阶档
适合负载已经超过主推型号，需要更高核心数、容量、盘位或持续满载能力的项目。
2 GPU 高显存，512GB ECC，NVMe 缓存，100GbE，冗余电源方向
G 系列 GPU 计算服务器扩展档
适合有特殊交付条件或验收项的采购，需把环境、数据路径和测试标准提前写清楚。
推理、转码、轻量渲染项目，按软件栈交付
G 系列 GPU 计算服务器技术规格
默认展示采购最常看的规格组，完整技术边界可展开查看。最终以报价单、供应情况和项目确认表为准。
型号页用于锁定平台方向，具体品牌、料号、尺寸、盘位、电源和认证项需要在报价单与项目确认表中二次确认。
处理器与平台
- CPU 选项
- Intel Xeon 6 P-core
- 平台体系
- Intel 平台
- 可选平台
- Xeon 6 P-core
- 平台定位
- 2 GPU 入门计算节点，适合推理、转码、小团队 GPU 计算和轻量渲染；不固定单一准系统，按 GPU 尺寸、预算和部署空间选型
- 平台主板
- Intel Xeon 6 GPU 计算服务器平台，重点确认 PCIe 拓扑、供电和远程管理
- 芯片组/通道
- GPU 服务器平台，重点确认 PCIe 拓扑、显卡间距、供电和远程管理
- 系统环境
- Linux / Windows，CUDA、驱动、容器镜像按项目确认
内存与扩展
- 内存范围
- 256GB - 512GB ECC
- 可选内存
- 256GB ECC / 512GB ECC
- 内存拓扑
- ECC 内存，容量按 GPU 显存、并发任务和数据预处理规划
- 容量建议
- 建议 256GB 起步，推理服务、转码队列和数据预处理建议 512GB
- PCIe 扩展
- 2 张双宽 PCIe GPU 方向，需确认 GPU 长度、厚度、供电接口和机箱风道
GPU 与加速
- GPU 方向
- 2x NVIDIA L40S / RTX PRO 6000 / RTX 6000 Ada 级专业 GPU
- 可选 GPU
- 2x L40S / 2x RTX PRO 6000 / 2x RTX 6000 Ada 级专业 GPU
- 拓扑/数量
- 2 张 PCIe GPU，优先考虑显存、转码能力、驱动稳定性、噪声和预算
- 供电关注
- 高功率 GPU 需核算冗余电源、线缆、插槽间距、进风温度和降频风险
- 适配软件
- PyTorch / TensorFlow / Blender / DaVinci Resolve / FFmpeg
展开完整技术规格与交付边界
存储与数据
- 存储策略
- 2-4 条 NVMe 数据盘，25/100GbE
- 可选存储
- 2-4 条 NVMe / NVMe 缓存盘 / 25/100GbE
- 盘位/缓存
- 2-4 条 NVMe 数据盘为主，可增加缓存盘和共享存储接入
- 数据分层
- 建议本地 NVMe 缓存池承接热数据，冷数据放共享存储或对象存储
- 保护策略
- 按业务连续性配置 RAID、训练数据备份、素材归档或渲染任务恢复策略
网络与管理
- 网络选项
- 25GbE 起步，推理服务或数据集读取较重时建议 100GbE
- 远程管理
- 带外管理、GPU 状态监控、驱动和容器环境交付
- 安全策略
- 支持多用户账号、容器隔离、镜像版本控制和内部网络访问策略
- 部署运维
- 可提供 GPU 拓扑说明、驱动/CUDA 版本、容器建议、压力测试记录
机箱电源散热
- 机箱形态
- 2U / 4U 2 GPU 机架式计算节点，按 GPU 尺寸和散热方案确认
- 电源策略
- 2 GPU 平台需确认冗余电源、GPU 供电线缆和持续满载余量
- 散热验证
- 适合中等 GPU 密度，重点验证 GPU 满载温度和转码/推理稳定性
- 部署环境
- 建议机房部署，重点确认机柜供电、冷热通道、噪声和维护空间
- 交付边界
- 2 GPU 计算服务器
交付与支持
- 交付周期
- 10-22 个工作日
- 满载验证
- 建议验证推理样例、转码队列、CUDA/驱动、NVMe 读写、网络吞吐和带外管理
- 交付资料
- 可提供 GPU 拓扑说明、驱动/CUDA 版本、容器建议、压力测试记录
- 项目说明
- 具体品牌、料号、尺寸、盘位和电源型号以最终报价单与项目确认表为准
软件与工作流适配
不只看软件名称，更要看版本、插件、数据规模和团队使用方式。
训练和推理要确认显存、驱动/CUDA、容器镜像和数据读取路径。
需要按框架版本、模型规模和多 GPU 通信效率确认平台。
Cycles/渲染队列优先看 GPU 显存、持续散热和任务稳定性。
4K/8K、降噪、调色和多轨素材要重点确认 GPU 与存储吞吐。
批量转码要关注 GPU 编解码能力、任务调度和素材盘吞吐。
部署边界与风险确认
高性能系统的风险通常不在单个参数，而在供电、散热、数据路径和交付环境。
确认机柜供电、进风温度、GPU 持续功耗、驱动和容器环境。
确认本地盘、项目盘、共享存储、备份和数据不落地要求。
交付前建议记录驱动版本、系统环境、满载测试和基础软件验证结果。
关联解决方案
同一台设备在不同工作流里承担的角色不同，建议从方案页继续确认软件、数据和交付路径。
AI / Deep Learning为算法团队、科研实验室和企业 AI 平台规划从单机开发到多 GPU 训练的硬件路径。
Media / Rendering面向影视制作、广告包装、三维动画和新媒体团队，规划剪辑、调色、特效、渲染和素材存储链路。
HPC / Scientific Simulation面向高校实验室、科研机构和工程仿真团队，规划有限元、多物理场、流体和科学计算节点。
服务与交付验证
硬件交付不是结束，稳定运行和可维护性才是专业系统的重点。
交付前调优
按应用场景检查 BIOS、电源策略、驱动和散热曲线。
稳定性验证
针对持续负载、显卡温度、存储读写和系统日志做基础验证。
企业支持
支持售前方案、远程诊断、备件策略和项目制技术响应。
YRT Z5 V8 塔式工作站Z 系列塔式工作站与计算平台
YRT Z7 V8 高端专业工作站Z 系列塔式工作站与计算平台