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。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
AMD EPYC 9005 单路 / 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
- EPYC 9005 单路
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
- AMD EPYC 9005 单路
- 平台体系
- AMD 平台
- 可选平台
- EPYC 9005 单路
- 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
- AMD EPYC GPU 计算服务器平台，重点确认 PCIe 通道、GPU 间距、供电和散热
- 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