思科发布全新数据中心系统，搭载 Nvidia 技术，赋能 AI 工作负载。

随着人工智能技术的蓬勃发展，对高性能计算的需求日益增长。为了满足这一需求，业界不断涌现出能够支持人工智能（AI）工作负载的强大解决方案。本文将深入探讨一款专为应对AI挑战而设计的先进计算平台。

今天，我们将聚焦于一款尖端的计算平台，即 UCS C885A M8 计算节点。该节点能够胜任各种复杂的计算任务。这款计算节点集成了多个高性能图形处理器（GPU），旨在加速计算密集型的人工智能应用。其性能足以满足现代 AI 模型对算力的严苛需求，助力企业在人工智能领域取得更大突破。

具体来说，UCS C885A M8 计算节点采用了先进的网络接口卡（NIC），从而确保高效的数据传输和通信，充分满足分布式计算的需求。这些高性能网络接口卡不仅支持高速数据传输，还优化了计算节点之间以及计算节点与存储系统之间的通信效率。该计算节点最多可配置八个 Nvidia NIC，例如 ConnectX-7 和 BlueField-3。后者被称为 “智能 NIC” 的关键组件，能够显著提升整体系统的网络性能和安全性。

值得一提的是，该计算节点还集成了 BlueField-3 加速器。这是一款专用的人工智能计算单元（DPU），由 Nvidia 开发，旨在加速网络、安全和存储等关键任务。与传统的中央处理器（CPU）相比，使用 DPU 可以显著提高数据处理效率，并优化整体系统性能。而AMD 在传统中央处理器(CPU)领域，也能提供新一代的同等级 CPU 计算节点。

除了强大的计算能力外，该解决方案还提供了一整套软件工具，以简化 AI POD 的部署和管理。AI POD 是一种预配置的、可扩展的计算集群，旨在加速人工智能工作负载。一个 AI POD 通常包含多达 16 个 Nvidia 计算节点、高速网络连接以及优化的存储解决方案，例如 NetApp 或 Pure Storage 的存储设备。此外，AI POD 还集成了 Nvidia AI Enterprise 软件堆栈，为企业提供了一整套用于开发和部署 AI 应用的工具和库。为了进一步提升 AI 应用的性能，还集成了 Nvidia Morpheus 网络安全框架、HPC-X 高性能计算工具以及 Red Hat OpenShift 容器平台等组件。

正如行业分析师 Jeetu Patel 所说：“现代企业需要能够加速人工智能工作负载的解决方案，而人工智能 POD 和 GPU 计算节点的结合为企业提供了构建和部署人工智能应用的强大平台，从而推动创新。” 换句话说，该 AI POD 和 GPU 计算节点能够满足企业对人工智能技术日益增长的需求，并助力企业在人工智能领域取得更大的成功。

总之，这款功能强大的 AI POD 解决方案，以 UCS C885A M8 计算节点为核心，能够为企业提供卓越的计算性能，并简化人工智能应用的开发和部署过程。这无疑将加速各行各业的数字化转型。

要点总结：  

🌟 UCS C885A M8 计算节点是一款集成了多个 Nvidia GPU 的高性能计算平台，旨在加速人工智能工作负载。  

💡 借助 AI POD 解决方案，企业可以轻松部署多达 16 个 Nvidia 计算节点，并利用各种软件工具来构建智能应用。  

📚 该 AI 解决方案能够显著提升人工智能应用的性能，并简化 AI 模型的开发、部署和管理流程，从而助力企业在人工智能领域取得更大的成功。