客户信息：某科技大学科研团队
需求背景：该科研团队主要从事高性能计算和人工智能领域的研究，包括深度学习、气象模拟、材料分子动力学等复杂的科学计算任务。这类任务不仅需要强大的算力支持，还要求系统能长时间稳定运行，以确保研究进度与准确性。因此，团队亟需一套高性能、可扩展的算力服务器来满足其多元化的计算需求。
客户需求 #
- 高算力支持：深度学习训练、大规模数据处理和科学计算任务对GPU的计算能力要求极高。
- 数据处理能力强：对存储性能要求高，需具备高速数据传输和访问能力。
- 扩展性与稳定性：系统需要支持未来扩展，且在长期高负载计算任务下需保持稳定运行。
解决方案 #
网昱为该团队提供了一套基于GPU计算的高性能算力服务器解决方案。核心配置如下：
- 主板平台：双路Intel Xeon服务器主板，支持高带宽数据通道和大容量PCIe扩展槽位。
- CPU：双Intel Xeon Gold处理器，具备强大的多线程并行处理能力，为大规模计算任务提供充足的计算资源。
- GPU显卡：8张NVIDIA RTX 4090显卡，单卡算力达82.6 TFLOPS（浮点计算能力），为深度学习和科学计算提供顶级的并行计算性能。
- 内存：1TB DDR4 ECC内存，保证大规模数据处理过程中高效的读写性能，并确保系统稳定性。
- 硬盘与数据盘：1TB NVMe SSD用于系统盘，16TB SATA SSD用于数据存储，提供高速数据访问与大容量存储空间，适合存放和处理大数据集。
- 网络：双万兆以太网卡，确保大规模数据传输的低延迟和高带宽，支持高效集群部署与多节点协同工作。
实施效果 #
- 性能提升：方案实施后，科研团队在深度学习训练和大规模科学计算任务中，整体计算速度提升了约3倍。原本需要数天完成的模型训练，现在能在24小时内完成，极大地加快了研究进度。
- 稳定运行：长时间的高负载测试表明，网昱服务器在满负载下仍然保持出色的稳定性，未发生任何系统崩溃或性能下降的问题。
- 可扩展性：得益于服务器的扩展性，团队未来可以方便地通过添加更多GPU或存储设备来应对更大规模的计算需求。
总结 #
通过定制的网昱算力服务器方案，科研团队不仅大幅度提升了计算效率，还确保了系统的稳定运行和未来扩展性。该方案为高性能计算和AI研究提供了强有力的硬件支持，帮助团队在科研领域取得了更多突破。
附录：算力服务器技术参数表 #
| 组件类别 | 技术参数 |
|---|---|
| 品牌 | 网昱（WangYu） |
| 主板平台 | 双路Intel Xeon服务器主板，支持PCIe 4.0，扩展性强 |
| CPU | 双Intel Xeon Gold 处理器，具备多核并行处理能力，支持最高 40 核/80 线程 |
| GPU显卡 | 8张NVIDIA RTX 4090，单卡算力82.6 TFLOPS，配备24GB GDDR6X显存 |
| 内存 | 1TB DDR4 ECC内存，支持数据校验，保障高效数据读写与系统稳定 |
| 系统盘 | 1TB NVMe SSD，读写速度可达3,500 MB/s，确保系统启动和软件运行速度 |
| 数据盘 | 16TB SATA SSD，适合大数据存储和快速读取，提供持续的高容量存储空间 |
| 网络 | 双万兆以太网卡，提供高带宽低延迟的数据传输 |
| 电源 | 3000W高效冗余电源，支持长时间稳定运行并提供充足的功率支持 |
| 散热系统 | 多风扇并行冷却系统，具备智能温控，确保GPU和CPU在高负载时的高效散热 |
| 操作系统支持 | Linux（Ubuntu、CentOS等），Windows Server，兼容主流科学计算及AI框架 |
| 集群支持 | 支持多台服务器集群部署，具备高可用性和负载均衡功能 |
| 机箱规格 | 4U 机架式设计，支持标准机柜安装 |
性能亮点 #
- GPU算力：合计约660 TFLOPS FP32浮点运算能力，适合深度学习、AI训练、大规模科学计算等。
- 内存性能：1TB高带宽ECC内存，确保数据完整性，支持大数据集的高速处理。
- 数据传输：双万兆网卡为海量数据提供高效、快速传输支持。
此技术参数表可根据项目实际需求进一步定制，保证高性能与可扩展性。
