NVIDIA MGX 提供系統製造商模組化架構以滿足全球資料中心多樣化的加速運算需求

為滿足全球資料中心各種加速運算需求，NVIDIA 今日發佈了 NVIDIA NVIDIA MGX™ 伺服器規格，提供系統製造商模組化參考架構，快速用符合成本效益的方式來打造逾百款伺服器，以配合用於廣泛的 AI、高效能運算和 Omniverse 應用程式。

永擎電子、華碩、技嘉、和碩聯合科技、雲達科技及美超微將採用全新平台，將開發成本減少四分之三，也將開發時間縮短三分之二至僅需六個月。

NVIDIA GPU 產品部門副總裁 Kaustubh Sanghani 表示：「企業在構建滿足其特定業務和應用需求的資料中心時，都在尋求更多的加速運算選項。我們打造 MGX 的目的在於幫助企業啟動企業人工智慧，同時幫他們省下大量時間和金錢。」

系統製造商在 MGX 平台上先由為加速運算最佳化的伺服器機箱基本系統架構開始設計，接著選擇 GPU、DPU 和 CPU。各種不同的設計能夠解決高效運算、資料科學、大型語言模型、邊緣運算、繪圖和視訊、企業人工智慧及設計和模擬等獨特工作負載的需求。一台機器上能處理人工智慧訓練和 5G 等多重任務，日後還能順利升級到更新的硬體。另外還能輕鬆將 MGX 平台與雲端及企業資料中心進行整合。

與產業領袖並肩合作

雲達科技與美超微將率先在八月推出採用 MGX 設計的產品。美超微在今日宣布推出的 ARS-221GL-NR 系統，將搭載 NVIDIA Grace™ CPU 超級晶片，而雲達科技同樣在今天宣布推出的 S74G-2U 系統，則將使用 NVIDIA Grace Hopper™ 超級晶片。

SoftBank Corp 計畫在日本各地開設多個超大規模資料中心，將使用 MGX 平台在人工智慧與 5G 應用程式之間動態分配 GPU 資源。此舉將使得雲端服務提供與電信業者使用同一具伺服器來提供 5G 應用程式及其他人工智慧應用程式或進行訓練，有助於解決主要的持有成本問題。

SoftBank Corp 執行長暨總裁宮川潤一表示：「當人工智慧滲入商業及消費者的生活型態的程度日漸增加，用適當成本來打造適當的基礎設施，是網路營運商最大的困境之一。NVIDIA MGX 可以視即時工作負載需求，進行人工智慧訓練、5G 等多種作業。」

針對多元的需求提供不同的設計

資料中心愈來愈需要滿足在不斷增加的運算能力，以及減少碳排放來因應氣候變遷方面的要求，同時還要降低成本。

NVIDIA 的加速運算伺服器一直以來都有絕佳的運算和能效表現。現在 MGX 的模組化設計讓系統製造商能夠更有效率地滿足每個客戶在預算、供電、散熱設計及機械方面不盡相同的需求。

多種外形尺寸提供最大的使用彈性

MGX 可以配合多種外形尺寸使用，相容於 NVIDIA 目前及日後推出的硬體項目，包括：

• 機箱：1U、2U、4U（氣冷式或液冷式）
• GPU：NVIDIA GPU 全線產品，包括最新的 H100、L40、L4
• CPU：NVIDIA Grace CPU 超級晶片、Grace Hopper 超級晶片、x86 CPU
• 網路：NVIDIA BlueField®-3 DPU、ConnectX®-7 網路卡

MGX 與 NVIDIA HGX™ 的不同之處，在於它可以靈活相容於多代的 NVIDIA 產品，確保系統建構商無需耗費昂貴成本重新設計，能夠重複使用現有設計及輕鬆採用下一代產品。相較之下，HGX 建立在 NVLink® 連結的多 GPU 基板上，可以視客戶的獨特需求進行擴充，以打造極致的人工智慧和高效能運算系統。

軟體進一步推動加速

除了硬體，NVIDIA 的完整軟體堆疊也全力支持 MGX 平台，讓開發者與企業可以透過這個平台來建立及加速執行從人工智慧到高效能運算等應用程式。這包括 NVIDIA AI 平台的軟體層 NVIDIA AI Enterprise，其中提供了超過100個框架、預先訓練好的模型及開發工具，可加速 AI 和資料科學，以全面支持企業 AI 開發和部署。

MGX 相容於 Open Compute Project 與 Electronic Industries Alliance 的伺服器機架，可以快速與企業及雲端資料中心進行整合。