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加州圣何塞2026年3月19日 /美通社/ -- Super Micro Computer, Inc.（納斯達克股票代碼：SMCI）是一家面向云計算、AI/ML、存儲及5G/邊緣的全面IT解決方案提供商，公司宣布其企業解決方案產品組合新增多項內容，以滿足當今AI驅動和圖形計算應用不斷增長的需求，并適用于更廣泛的企業環境。 這些新系統以多種針對企業數據中心及邊緣環境優化的形態規格呈現，并引入NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPUs的加速能力，解決了以往因空間、電力及散熱限制而難以部署高密度計算基礎設施的問題。 針對尋求交鑰匙式全棧解決方案的企業，Supermicro提供經過測試和驗證的NVIDIA認證系統，確保與NVIDIA RTX PRO Blackwell GPUs、NVIDIA網絡以及NVIDIA AI Enterprise和NVIDIA Omniverse庫的兼容性。 此外，Supermicro的NVIDIA認證系統具備應用就緒的NVIDIA加速能力，支持廣泛的經認證第三方應用，加速企業工作負載。
“隨著各種規模的企業持續加快AI采用步伐，Supermicro再次引領行業，將全新的NVIDIA加速技術推向市場，在性能與效率之間實現平衡，推動加速計算在最需要的地方發揮作用，”Supermicro總裁兼首席執行官Charles Liang表示。 “我們靈活的模塊化Building Block Solutions®架構支持NVIDIA RTX PRO Blackwell GPUs，幫助企業縮短上線時間，從而推動企業更快從其基礎設施投資中實現價值。”
欲了解Supermicro完整的企業AI及加速系統產品組合，請訪問https://www.supermicro.com/en/accelerators/nvidia/supermicro-rtx-pro-bse
在Supermicro現有基于NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU的企業AI解決方案基礎上，擴展后的產品組合新增對全新NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPU及NVIDIA Vera CPU的支持，為包括LLM微調、AI推理、生成式AI、VDI、數據分析、媒體轉碼、云與移動游戲以及FP32高性能計算在內的多種企業工作負載提供更豐富的部署定制選項。
搭載NVIDIA RTX PRO Blackwell GPUs的Supermicro系統可直接替換標準1U和2U機架式企業服務器，相較于僅使用CPU的計算方案，可顯著提升特定工作負載的加速性能，并可輕松集成至現有數據中心，同時幾乎無需對機架、電力或散熱基礎設施進行改造。 Supermicro還與領先的ISV合作伙伴一起，提供基于NVIDIA AI Data Platform參考架構的存儲解決方案。該架構將GPU加速集成到存儲平臺中，以加速數據向量化、向量數據庫檢索和推理工作負載。
全新NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell GPUs采用單槽位、高能效設計，可為高要求的數據處理、AI視頻及推理工作負載帶來突破性的性能表現。 Supermicro的NVIDIA RTX PRO Blackwell解決方案采用行業標準形態規格，可直接替換現有僅使用CPU的計算服務器，并提供精選的NVIDIA軟件套件，從而降低構建全棧AI解決方案的復雜性。
Supermicro擴展后的加速系統產品組合現已能夠滿足企業部署的全場景需求，包括：
大規模AI解決方案——4U和5U系統，專為最大GPU容量設計，并針對傳統風冷環境的散熱性能進行優化。 這些解決方案支持每節點最多8個NVIDIA RTX PRO Blackwell GPUs，非常適用于大規模AI推理、虛擬化及媒體/圖形工作負載，并包含可作為全棧AI工廠解決方案基礎的NVIDIA-Certified Systems?。
企業AI及數據中心解決方案——行業標準1U和2U形態規格，便于替換傳統僅使用CPU的計算硬件，無需重新設計數據中心。 系統支持最多6個NVIDIA RTX PRO Blackwell GPUs，在空間、機架電力及散熱資源受限的傳統數據中心環境中實現性能與效率的平衡加速。 該產品組合還包括基于全新2U NVIDIA Vera CPU架構的解決方案，系一款專為計劃部署新一代代理式AI的組織量身打造的AI計算系統。
緊湊型邊緣AI解決方案——針對效率優化的系統，專為在散熱和電力受限的邊緣環境中提供強大加速能力而設計。 提供1U和2U短深度機箱形態規格，并支持最多4個風冷NVIDIA RTX PRO Blackwell GPUs，在單GPU功耗低至165瓦的情況下仍能提供強大的AI加速能力， 允許企業更接近數據源處理AI推理請求和圖形工作負載，在滿足邊緣部署中常見的嚴格功耗和散熱限制的同時，降低延遲并減少數據傳輸成本。
