moore-threads-mtt-s5000
উৎসের বিবরণ
উৎস revision: e00fc48e3a67e3c479e203b3a8fc45ed825dbdc292dcb70db736cdcfb94eb861
Moore Threads · ডেটা সেন্টার · অ্যাক্সিলারেটর কার্ড
Moore Threads MTT S5000 80GB
নির্দিষ্ট MTT S5000-এর তথ্যসূত্রভিত্তিক বৈশিষ্ট্য ও AI স্থাপনা নির্দেশনা, FusionPointAI-র বাণিজ্যিক মজুত থেকে আলাদা।
VRAM80 GB
মেমরি প্রযুক্তিHBM2e
আকৃতি ও বিন্যাসপূর্ণ উচ্চতা · পূর্ণ দৈর্ঘ্য · দুই slot · PCIe · অ্যাক্সিলারেটর
ইন্টারফেসPCIe Gen5 x16
বিদ্যুৎ ক্ষমতাতালিকাভুক্ত নয়
বর্তমান
শুধু তথ্যসূত্র
পণ্যের ছবি
বৈশিষ্ট্য
| ক্ষেত্র | মান |
|---|---|
| প্রস্তুতকারক | Moore Threads |
| সঠিক SKU | MTT S5000 |
| পণ্য পরিবার | Moore Threads MTT S5000 |
| স্থাপত্য | PingHu PH100 |
| প্রজন্ম | MTT S-Series Data Center |
| সত্তার ধরন | অ্যাক্সিলারেটর কার্ড |
| জীবনচক্র | বর্তমান |
| চালুর তারিখ | তালিকাভুক্ত নয় |
| VRAM | 80 GB |
| মেমরি প্রযুক্তি | HBM2e |
| মেমরির ব্যান্ডউইডথ | ১,৬০০ GB/s |
| বিদ্যুৎ ক্ষমতা | তালিকাভুক্ত নয় |
| ইন্টারফেস | PCIe Gen5 x16 |
| আকৃতি ও বিন্যাস | পূর্ণ উচ্চতা · পূর্ণ দৈর্ঘ্য · দুই slot · PCIe · অ্যাক্সিলারেটর |
| আন্তঃসংযোগ | MTLink |
| MIG / বিভাজন | সমর্থিত নয় |
| সমর্থিত সংখ্যাগত format | FP64, FP32, TF32, BF16, FP16, FP8, INT8 |
| সফটওয়্যার স্ট্যাক | musa, pytorch, vllm, sglang |
AI কাজের উপযোগিতা
LLM inference
বেশি memory-তে বড় checkpoint ও একাধিক GPU-র inference চালানো যায়, তবে runtime ও topology সনদপ্রাপ্ত হতে হবে।
Fine-tuning ও প্রশিক্ষণ
দীর্ঘ সময়ের accelerator workload-এর জন্য তৈরি; প্রশিক্ষণে উপযোগিতা interconnect, precision ও cluster topology-এর ওপর নির্ভরশীল।
ছবি, ভিডিও ও embedding
তালিকাভুক্ত VRAM সীমার মধ্যে FP16 acceleration প্রচলিত generative ও vector workload সমর্থন করে।
বিদ্যুৎ ও শীতলীকরণ
এই সত্তার জন্য প্রস্তুতকারক সরাসরি তুলনাযোগ্য board-power মান প্রকাশ করেনি।
একাধিক GPU-র ব্যবহার
MTLink নথিভুক্ত interconnect পথ; node স্তরে topology তবুও যাচাই করতে হবে।
সফটওয়্যার ইকোসিস্টেম
musa, pytorch, vllm, sglang
পণ্যের সময়রেখা
প্রযুক্তিগত চিত্র
এটি পণ্যের আলোকচিত্র নয়।
সংশ্লিষ্ট মডেল
প্রস্তুতকারকের সরকারি উৎস
https://en.mthreads.com/product/S5000
সর্বশেষ যাচাই: 2026-08-24