网昱P2-IC1G1-G GPU工作站——静音 高效 稳定

产品描述

网昱GPU工作站是一款专业级的计算机系统，搭载了强大的英伟达GPU芯片，以及高性能的处理器、大容量内存和快速存储设备。它采用先进的并行计算架构，可以同时处理多个计算任务，并以惊人的速度执行复杂的数值计算、模拟和图形渲染。

	型号	P2-IC1G1-G技术参数
基础参数	处理器	1颗Intel酷睿i9-13900K处理器，基础频率3.0Ghz 24核心  32线程 36M 高速缓存  睿频可达 5.80 GHz 支持第12/13代英特尔酷睿  i5/i7/i9处理器，插座LGA-1700（插座V0），CPU TDP支持高达125W
	芯片组	英特尔® W680
	内存	128GB（32GB DDR5  5200Mhz 非ECC * 4 ） 支持4个DIMM插槽高达128GB无缓冲ECC/非ECC UDIMM，DDR5-4400MHz
	系统盘	1块960GBSATA3数据中心企业级固态硬盘 可支持扩展最多10个 SSD(占用3.5 HDD位)可加阵列卡
	数据盘	1块16T SATA3 企业级硬盘 可支持扩展最多6个3.5 HHD 可加阵列卡(支持磁盘阵列 0，1，5，10)
	GPU 显卡	1张Nvidia RTX4090 24G GDDR6X 16384颗CUDA核心 加速频率2.52GHz 支持2张全高双宽GPU卡
	扩展 卡槽	2个 PCI-E 5.0 x16 插槽（16/NA 或 8/8） 2个 PCI-E 3.0 x4 3个 M.2接口PCIe  4.0 x4 外形尺寸2280
外设接口	前置 接口	2个USB 3.2 Gen2x1 2个USB  2.0 1个电源按键（顶置） 1个音频输出接口 1个麦克风输入接口
	后置 接口	独显接口：3个DP 1.4a 端口、1个HDMI  2.1 端口 板载接口：1个RJ45专用IPMI LAN端口,1个RJ45千兆以太网局域网端口,1个RJ45 2.5千兆以太网局域网端口 3个USB 3.2 Gen2x1端口 1个VGA端口、1个DVI-D端口、一个DP 1.4a端口和一个HDMI 2.0b端口 1个音频输入接口、1个音频输出接口、1个麦克风输入接口
网络	网络	1个RJ45专用IPMI LAN端口，1个RJ45千兆以太网局域网端口，1个RJ45  2.5千兆以太网局域网端口
电源	电源	1个1250W金牌静音电源
机箱规格	机箱	塔式机箱，550mm（深）  x 235mm（宽） x 535 mm（高）
操作系统	操作 系统	支持Redhat linux，Windows
散热系统	散热 系统	风冷（CPU）+水冷（GPU）
服务	服务	3年整机保修，及时现场服务，门到桌安装验机，7×24小时服务在线，支持先使用后付款

网昱GPU工作站作为一款高性能计算和图形处理的顶级产品，具备强大的计算能力、卓越的图形处理能力，适用于多领域的应用需求。它以稳定可靠的性能、灵活的配置和扩展性，以及高效的能源利用为特点，为用户提供卓越的计算体验和创新的解决方案。无论是科学研究、深度学习、人工智能还是虚拟现实，网昱GPU工作站都是您可靠的伙伴。

 

产品特点

1. 强大的计算性能

配备高性能的英伟达GPU芯片，它具备大量的计算核心和高频率的运算能力，能够在短时间内完成大规模的计算任务，提供极快的计算速度和高效的并行处理能力。

2. 卓越的图形处理能力

结合先进的图形处理单元和优化的图形算法，能够实时渲染逼真的图像和复杂的视觉效果。无论是进行高清视频编辑、3D建模、虚拟现实体验还是游戏开发，网昱GPU工作站都能提供流畅、逼真的图形处理性能。

3. 多领域应用

无论是科学研究、深度学习、人工智能还是虚拟现实，它都能满足用户的需求。网昱GPU工作站可以加速复杂的数据分析、模拟计算、机器学习训练和图像处理等任务，帮助用户更快地获得准确的结果和深入的洞察。

4. 稳定可靠的性能

无论是长时间的高负荷计算还是持续的图形处理任务，它都能保持卓越的性能和稳定的运行状态，为用户提供可靠的工作环境。

5. 灵活的配置和扩展性

用户可以根据自己的应用场景选择适当的处理器、内存容量、存储设备和其他附加组件。此外，它还具有良好的扩展性，用户可以根据需要进行硬件的升级和扩展，以满足未来的计算需求。

6. 高效的能源利用

网结合先进的功耗管理技术和智能散热系统，可以在保持出色性能的同时最大限度地降低能源消耗和热量产生，为用户节省能源成本。

7. 用户友好的操作界面

通过可视化的界面，用户可以监视和调整计算和渲染任务，进行系统性能优化，并实时获取硬件运行状态和温度等信息。

8. 全面的技术支持和服务

用户可以获得专业的技术指导、故障排除和软件更新等支持，以确保系统的稳定运行和持续性能优化。

整机优化技术

网昱W系列工作站采用了多项整机优化技术，以充分发挥硬件性能，提升系统运行效率。下面是该系列工作站拥有的优化技术。

1.高性能优化技术

通过针对硬件和软件的优化调试，提升整机性能，使其在处理复杂计算任务时表现出更高的效率和速度。

2.自动超频加速技术

通过智能的超频机制，根据工作负载的需求动态提升处理器频率，以获得更高的计算性能，提高工作效率。

3.图形生成加速技术

针对图形处理需求，优化图形渲染算法和硬件加速功能，加快图形生成和处理速度，提供更流畅的图形展示和模拟体验。

4.新一代双系统盘高IO/高带宽架构

采用双系统盘架构，通过高速IO和高带宽接口，提高系统对存储设备的读写速度，加快数据传输和加载速度，提升整体系统响应性能。

5.超高速硬盘读写技术

通过采用先进的存储技术和优化的硬盘控制算法，实现超高速的硬盘读写操作，提供快速的数据存取和传输速度，缩短数据处理时间，提高系统响应速度。

GPU算力（附表）

运用场景

机器学习

机器学习是一门多领域交叉学科，涵盖概率论、统计学、优化理论、算法复杂度等多个学科，旨在研究计算机如何模拟和实现人类的学习行为，以便通过数据和经验获取新的性能。作为人工智能的核心领域，机器学习的应用广泛涵盖专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉和智能机器人等领域。其中，机器学习被广泛应用于专家系统中的知识获取问题的解决。

常用软件包括Python、Matlab、Pytorch、SPSS等。

可以计算的内容包括但不限于：

1. 材料设计：利用机器学习方法进行材料属性和性能的预测和优化，加速材料研发过程。

2. 聚类分析：通过机器学习算法对数据进行聚类，将相似的数据样本归类到同一群组，从而发现数据中的隐藏模式和结构。

3. 原子间势能分析：使用机器学习方法拟合原子间的势能函数，以模拟和预测原子系统的行为和性质。

4. 数据特征提取：利用机器学习技术从数据中提取有意义的特征，以便更好地理解和处理数据，支持进一步的分析和决策。

5. 物质性质预测：通过机器学习模型预测物质的各种性质，例如光学性质、磁性、热学性质等，从而加速新材料的发现和应用。

机器学习的广泛应用使得我们能够从大量的数据中挖掘出有价值的信息，并且能够用于解决复杂的科学、工程和技术问题。

应用场景

应用场景:分子动力学

分子动力学(Molecular Dynamics，MD) 模拟是一套结合物理、数学和化学的综合分子模拟方法。它基于牛顿力学原理，通过模拟分子体系的运动来研究体系的性质和行为。这种模拟方法通过在不同状态下抽取样本，并计算体系的热力学量和其他宏观性质，可以揭示分子体系的微观细节和宏观行为。

分子动力学模拟广泛应用于生物学、生物化学、医学、药物学、高分子化学、食品科学、材料科学和环境科学等多个领域。它可以计算各种体系，包括生物体系、蛋白质、核酸、多肽、药物分子、聚合物和小分子等。

在分子动力学模拟中，常用的软件工具包括Gromacs、Lammps、Amber、Autodock、MS、DS、Desmond、AlphaFold和RosettaFold等。这些工具提供了丰富的功能和算法，可用于以下计算内容。

1. 蛋白质三维模型搭建：通过同源建模和从头建模等方法，可以使用分子动力学模拟构建蛋白质的三维结构模型，从而深入理解蛋白质的结构和功能。

2. 分子对接：分子动力学模拟可以模拟蛋白质与小分子、核酸与小分子、小分子与小分子、蛋白质与蛋白质、蛋白质与多肽、蛋白质与核酸等之间的相互作用过程。

3. 生物三维结构分析：通过分子动力学模拟，可以研究蛋白质在不同的pH值、温度和电场条件下的三维结构变化，以及其他生物体系的结构分析。

4. 动力学研究：分子动力学模拟可用于研究生物体系中的弱相互作用分析、受体-配体组装过程、结合自由能分析、材料体系中高分子构象的预测、材料与溶液界面性质、粗粒化模拟等。

5. 动力学后数据分析：对分子动力学模拟得到的数据进行分析，包括回旋半径(RMSF)、径向分布函数(RDF)、扩散系数、均方根偏差(RMSD)、各种能量分析、氢键数量分析、亲疏水性分析等。这些分析方法可以帮助研究者了解分子体系的动态行为和性质。

6. 药物相关模拟：分子动力学模拟在药物研究领域具有重要应用。它可以用于药物衍生物库的设计、虚拟筛选、成药性预测、毒性分析以及定量构效关系(QSAR)模型的构建。通过这些模拟方法，研究者可以评估和优化药物分子的性质和相互作用，加快药物研发过程。

分子动力学模拟是一种强大的计算机模拟实验方法，广泛应用于生物学、化学、材料科学和医药领域。它可以帮助研究者理解分子体系的运动、相互作用和宏观性质，从而推动科学和技术的发展。

运用场景

量子子化学

量子化学是应用量子力学的基本原理和方法研究化学问题的一门基础科学。量子子化学是量子化学的一个重要分支，采用从头算量子化学方法，旨在在给定原子核位置和电子数的情况下求解电子薛定谔方程，并获得电子密度、能量和热力学量等有用信息。该方法通过计算电子结构和分子性质，帮助理解分子的结构、性能和相互作用等化学问题。

适合的研究方向包括但不限于有机化学、无机化学、合成化学、小分子环境转化、团簇化学、均相催化、高分子等。

可以计算的体系包括但不限于小分子、团簇、低聚物、自由基和离子等。

常用软件包括Gromacs、ORCA、Dmol3等。

可以计算的内容包括但不限于：

1. 分子性质预测：预测分子的静电势、偶极矩、轨道特性、布居数、键级、电荷、极化率、电子亲和能、电离势、自旋密度、电子转移等性质。

2. 化学反应机理：确定反应的稳态和过渡态结构，计算反应的热力学参数，如反应热和反应能垒，研究反应的机理和动力学过程。

3. 激发态反应：确定激发态结构，计算激发能和跃迁偶极矩，研究荧光光谱、磷光光谱、势能面交叉等激发态反应过程。

4. 弱相互作用：研究氨键、卤键、硫键、T-T堆积、盐桥、阳离子-T、疏水作用力等分子间的弱相互作用。

5. 光谱预测：预测分子的红外光谱、拉曼光谱、紫外吸收光谱、荧光光谱、磷光光谱、核磁共振谱、圆二色光谱和旋光度等光谱性质。

通过量子子化学方法，研究者可以深入理解分子结构和性质之间的关系，推动化学领域的发展和应用。

运用场景

相图分析

在一个多相体系中，随温度、压力和浓度的变化，相的种类、数量及含量都要相应地发生变化，对于变化情况可用几何图形来描绘，这个图形就可以反映出该系统在一定组成、温度和压力下，达到平衡时所处的状态，这个几何图形称为相图，也叫平衡图、状态图。相图是研究材料成分、工艺、结构与性能之间关系的重要基础。

适合的研究方向包括但不限于: 材料科学、工程材料等

常用软件: Calphad、Thermocalac、Pandat、Factsage等

可以计算的内容包括但不限于:

二元相图分析

三元相图分析

相成分计算

多相平衡图计算

混合熔计算

热容计算