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美达电脑展示第六代AMD EPYC驱动的AI基础设施平台

PR Newswire新闻稿——第一手披露。
官方披露Slicast · 2026年7月28日 · 全球 · 来源: PR Newswire

MiTAC Computing Technology Corp.是高性能、高能效服务器解决方案的全球领导者,也是MiTAC Holdings Corporation的子公司,在AMD Advancing AI大会上展示了其最新的代理AI基础设施。展示包括液冷和风冷AI服务器,以及基于新一代6th Gen AMD EPYC Server CPUs构建的下一代多节点平台。该公司推出了一套下一代平台组合,旨在帮助客户以更高的性能、效率和灵活性来扩展AI、云、HPC和企业工作负载。

新的MiTAC M2810Z6和M2610Z6系统采用6th Gen EPYC Server CPUs,反映了MiTAC致力于提供基础设施选择,使计算密度、内存带宽和I/O能力与不断演变的数据中心需求相适应。两个系统都支持AMD的Venice "Zen 6"架构、PCIe Gen 6 I/O子系统和CXL 3.1,工程设计用于满足现代AI驱动环境的需求,同时优化功耗和系统密度。

MiTAC Computing Technology总裁Rick Hwang表示:"代理AI和下一代企业工作负载需要快速、可扩展和高效的基础设施。通过推出采用6th Gen AMD EPYC Server CPUs的最新平台,MiTAC为客户提供了部署AI就绪基础设施的构建块,同时支持今天运行其业务的工作负载。"

M2810Z6是一个高密度2U 2节点平台,每个节点围绕单插槽AMD SP7架构构建,支持高达600W cTDP处理器,16个DDR5 DIMM插槽,最高4TB的DDR5-8000内存,以及灵活的热交换NVMe存储,包括E3.S、E1.S和U.2选项,加上用于AI、HPC和云规模部署的OCP 3.0 TSFF扩展。

M2610Z6为寻求具有虚拟化、存储、边缘和电信工作负载成本效益和通用平台的企业而设计。它每个节点采用单插槽AMD SP8架构,支持高达400W cTDP的AMD EPYC 9006 SP8服务器处理器,16个DDR5 DIMM插槽,最高4TB的DDR5-6000内存,以及OCP 3.0 TSFF连接和灵活的热交换NVMe存储。

AMD计算和企业AI高级副总裁兼总经理Dan McNamara评论道:"企业AI已从实验阶段发展到生产阶段,代理AI将对计算、内存带宽、效率和系统级编排提出更大的要求。通过6th Gen AMD EPYC Server CPUs,AMD正在帮助客户扩展企业AI,提供支持跨现代数据中心日益复杂的数据管道、AI服务和智能应用所需的性能和效率。"

MiTAC还展示了TN85-B8261,一个多功能2U双插槽AI服务器,旨在加速要求苛刻的AI、HPC和数据分析工作负载。该平台支持AMD Instinct MI350P GPUs和AMD Pensando Pollara 400 AI NIC,为AI训练和推理提供强大的GPU加速性能。配备双AMD EPYC 9005/9004系列处理器、最高6TB的DDR5内存,以及四个双宽PCIe 5.0 GPUs的支持,TN85-B8261提供了现代AI数据中心所需的计算密度和可扩展性。八个热交换NVMe U.2托架和钛级效率冗余电源提高了性能、可靠性和部署灵活性。

MiTAC展示了一个机架规模的AI基础设施解决方案,为下一代AI工厂和大规模模型训练而设计。一个52U高密度AI液冷机架集成了12个MiTAC G4826Z5 AI服务器和高达96个AMD Instinct MI355X GPUs,相比传统AI部署提供50%更高的GPU密度,同时将数据中心占地面积减少高达33%。基于MiTAC的交钥匙机架规模集成方法,该解决方案结合了先进的液冷、优化的电源配送、网络和CDU集成,以最大化性能、效率和可扩展性。

该公司还展示了G8825Z5 Diamond冷却AI服务器,一个为下一代数据中心最大化AI性能和能效而设计的先进平台。利用Akash Systems专有的Diamond Cooling技术,采用AMD Instinct MI350X GPUs和AMD Pensando Pollara 400 AI NIC,该解决方案在标准操作条件下每瓦AI令牌数最高提高50%,同时在进气温度高于95华氏度时保持无节流性能。创新的热设计降低了冷却要求,提高了整体系统效率,有助于降低资本支出和运营支出。

MiTAC还提供由AMD Instinct MI350 GPUs和AMD EPYC CPUs驱动的三个AI机架,使高达96名工程师和开发人员能够远程登录进行测试和验证。这个共享访问环境支持协作AI开发、工作负载基准测试,以及为评估下一代AI基础设施的团队更快地迭代。

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