Recursos

Recursos centrales de cómputo del Laboratorio de Inteligencia Artificial  UNAM – HUAWEI

El equipo central de cómputo instalado en el Laboratorios de Inteligencia Artificial como parte del Espacio de Innovación UNAM – Huawei consiste en los siguientes elementos:

No.Equipo central Cantidad
1Huawei Atlas 800 (Modelo 9000) Servidores de entrenamiento2
2Huawei Atlas 800 (Modelo 3010). Servidores de inferencia2
3Huawei Thaishan 2280- Servidores ARM2
  1. Dos servidores Huawei Atlas 800 9010- Servidor de entrenamiento
    1.1 Factor de forma: Equipo de rack con 2U
    1.2 Procesador: Dos Intel Cascade Lake Xeon 6230
    1.3 Núcleos totales: 80
    1.4 Frecuencia de operación: 3.0 GHz.
    1.5 RAM total: 1 TB
    1.6 Interfaces de comunicación: PCIe 3.0, 10GE y SAS/SATA,
    1.7 Almacenamiento: 12 TB
    1.8 Principales usos: Equipo para procesamiento de datos masivos para inteligencia artificial. Ejecución por contenedores en entorno Ubuntu
  2. Dos servidores Huawei Atlas 800 3010- Servidor de inferencia
    2.1 Factor de forma: Equipo de rack con 2U
    2.2 Procesador: Dos Intel Cascade Lake Xeon 6240
    2.3 Núcleos totales: 72
    2.4 Frecuencia de operación: 3.0 GHz.
    2.5 RAM total: 768 GB
    2.6 Interfaces de comunicación: PCIe 3.0, 10GE y SAS/SATA,
    2.7 Almacenamiento: 2 TB
    2.8 Principales usos: Equipo para procesamiento de datos masivos para inteligencia artificial. Ejecución por contenedores en entorno Ubuntu. Función principal para inferencia de datos que requieran algoritmos para procesamiento de datos masivos en inteligencia artificial
  3. Dos servidores Huawei Taishan 2280.
    3.1 Factor de forma: Equipo de rack con 2U
    3.2 Procesador: Huawei Kunpeng 916 ARM v8 de 64 bits
    3.3 Núcleos totales: 96
    3.4 Frecuencia de operación: 2.4 GHz.
    3.5 RAM total: 1 TB
    3.6 Interfaces de comunicación: PCIe 3.0, 10GE y SAS/SATA,
    3.7 Almacenamiento: 72 TB
    3.8 Principales usos: Aplicaciones genéricas de informática, almacenamiento o necesidades equilibradas. Aplicaciones de alta carga como análisis de datos masivos, almacenamiento definido por software, nube y aplicaciones nativas ARM.

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