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2026-08-24

課題

LLM搭載の製品を構築するAIスタートアップは,生産レベルの推論インフラストラクチャを迅速に必要とした.チームは,長いGPUリードタイム,緊密な予算,および内部データセンターの経験がないことに直面した.設定できるサプライヤーが必要でしたテストし実行可能なクラスタを配達します

解決策

顧客はデルのGPUサーバーを選びました

- Intel Xeon スケーラブルプロセッサ高コア数オプション

- 1つのノードあたり複数のNVIDIAクラスのGPU,予算に合わせてサイズ

- 高周波DDR5メモリとNVMeストレージ

- プリインストールOSと検証されたドライバーを私たちのラボから

各ノードが発送前に燃やされストレステストを受け配達計画を段階的に作りましたチームが最初のノードでテストを開始し残りのノードが到着するまで

結果

- クラスターは,7週間で展開されます.

- 前回の単一GPU設定と比較して 10%減った推論遅延

- 24ヶ月間相当のクラウド GPU インスタンスをリースするよりも10%のコスト削減

鍵の知識

最初のクラスターのサイズを決めるのは最大のクラスターを買うよりも重要です工場直結のハードウェアと需要が増加するにつれてスケーリングこのスタートアップが過剰な資本を投入せずに稼働させてください.

AIの推論や訓練インフラストラクチャを計画するために

Beijing Guangtian Runze Technology Co., Ltd.

製品

部屋405の建物14、ヤード38のグリーンランドZhongyang Plzの南区域、北京中国。

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