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Supermicro擴大NVIDIA Blackwell產品系列，推出全新4U與2-OU（OCP）液冷NVIDIA HGX B300解決方案，現可大量出貨
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Super Micro Computer, Inc.（NASDAQ：SMCI）作為AI、雲端、儲存和5G/邊緣領域的全方位IT解決方案供應商，宣佈擴大NVIDIA Blackwell架構產品系列，推出並開始供貨全新4U與2-OU（OCP）液冷NVIDIA HGX B300系統。這些最新機型為Supermicro資料中心建構組件解決方案（Data Center Building Block Solutions，DCBBS）的重要元件，可為超大規模資料中心與AI工廠部署提供空前的GPU密度與能源效率。

Supermicro總裁暨執行長梁見後表示：「全球的AI基礎設施需求正迅速提升，而我們的全新液冷式NVIDIA HGX B300系統，可提供現今超大規模運算設施、與AI工廠所需的效能密度與能源效率。我們推出了業界最緊湊的NVIDIA HGX B300解決方案，可在單一機架中支援最高144個GPU，並能透過我們經認證的直接液冷技術降低電力消耗與散熱成本。這是Supermicro藉由DCBBS技術，助力客戶進行大規模AI部署的模式：更快的上市時程、最大化的每瓦效能，以及從設計到部署的端到端整合。」

了解更多：https://www.supermicro.com/en/accelerators/nvidia

全新2-OU（OCP）液冷NVIDIA HGX B300系統是基於21吋OCP Open Rack V3（ORV3）規格所打造，可助力超大規模運算設施與雲端服務供應商，在單一機架中支援最高144個GPU，實現最大化GPU密度，並節省機房空間，同時不影響維護作業。此機架級設計具備盲插式（Blind-Mate）冷卻液歧管、模組化GPU/CPU托盤（Tray）架構，以及先進的元件液冷解決方案。此系統透過8個NVIDIA Blackwell Ultra GPU（每個最高1,100W TDP）運行AI工作負載，同時可大幅降低機架占用空間與電力消耗。單一ORV3機架可支援最多18個節點及144個GPU，並可透過NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand交換器、及Supermicro 1.8MW機架列間式（In-Row）冷卻液分配單元（CDU）進行無縫式擴充。8個NVIDIA HGX B300運算機架、3個NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand網路機架，以及2個Supermicro機架列間式 CDU，可整合成一組搭載1,152個GPU的超級叢集可擴充式單元。

4U前置I/O式HGX B300液冷系統作為2-OU（OCP）系統的對應機型，可在傳統式19吋EIA機架架構內提供相同的運算效能，適用於大規模AI工廠部署。此4U系統採用Supermicro DLC-2技術，能透過液冷式配置為最高98%的系統熱能進行散熱，進而為密集式訓練與推論叢集實現更佳的能源效率與可維護性，以及更低的噪音等級。

Supermicro NVIDIA HGX B300系統透過每台機組的2.1TB HBM3e GPU記憶體大幅提升效能，能以系統層級運行更大規模的模型。而2-OU（OCP）與4U平台皆可帶來叢集等級的高度效能提升，並能透過整合NVIDIA ConnectX®-8 SuperNIC，以及搭配NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand或NVIDIA Spectrum-4 Ethernet，使運算網路處理量提升至兩倍（最高可達800Gb/s）。這些優勢可加速大量的AI工作負載，如代理式AI（Agentic AI）應用、基礎模型訓練，以及AI工廠內多模態的大規模推論。

Supermicro基於客戶在總體擁有成本（TCO）、可維護性與效率等方面的核心需求，開發了這些平台。DLC-2技術堆疊可使資料中心減少最高可達40%的電力消耗1，並透過45°C溫水運行降低用水量，以及省去對冷卻水與壓縮機的需求。Supermicro DCBBS技術，可在出貨前對這些新系統進行L11與L12的機架式完整驗證與測試，協助超大規模設施、企業級與聯邦政府客戶加速啟動上線。

這些新推出的系統擴大了Supermicro的完善NVIDIA Blackwell平台產品系列。該系列包括NVIDIA GB300 NVL72、NVIDIA HGX B200，以及NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell伺服器版本。Supermicro的這些NVIDIA認證系統均經過完整測試，能為多元AI應用與情境驗證其最佳效能，並整合了NVIDIA網路技術及NVIDIA AI軟體，包括NVIDIA AI Enterprise與NVIDIA Run:ai。此產品系列可為客戶提供高度靈活性，順利打造從單一節點到完整AI工廠的基礎設施。

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發稿單位: The Hoffman Agency
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