数据中心的空间一直都很宝贵，但如今，提高GPU和XPU计算密度的压力与日俱增——这不仅是因为空间成本高昂，更因为延迟的成本可能更高。计算引擎及其组件之间的距离越近，它们之间的延迟就越低，理论上，这些昂贵资源的利用率也就越高。
作为传统超级计算设备最大的OEM供应商，惠普企业（HPE）在构建高密度超级计算机方面有着自己的一套理念。这很大程度上得益于其对康柏、硅谷图形公司和克雷公司的收购，以及IBM退出高性能计算（HPC）市场。近年来，HPE也像其竞争对手Atos一样，推出了机柜尺寸远大于标准机架的系统。英伟达则凭借其基于“Oberon”机架的“Oberon”NVL72和未来的NVL144机架级系统，努力保持了标准数据中心机架的尺寸。这或许给HPE带来了压力，迫使其在提高密度的同时缩小机架尺寸。
HPE推出了新一代HPE Cray超级计算解决方案，旨在满足大规模人工智能在性能密度、效率和运维方面的迫切需求。HPE 最新推出的 Cray 平台将高性能计算 (HPC) 和人工智能 (AI) 整合到一个统一的架构中，能够大规模地提供确定性性能，并满足企业 IT 所需的运维控制。在发布该平台时，HPE 高级副总裁兼 HPC 和 AI 基础设施解决方案总经理 Trish Damkroger 强调，融合 AI 和 HPC 架构对于提高性能密度、推动科学技术进步至关重要。总而言之，HPE 的立场很明确：AI 和超级计算正在融合，HPE 致力于打造引领潮流的集成系统，从而推动研究和实际应用。
该平台早期取得的进展包括斯图加特大学高性能计算中心 (HLRS) 和巴伐利亚科学院莱布尼茨超级计算中心 (LRZ) 的青睐。它们的下一代系统，HLRS 的 Herder 和 LRZ 的 Blue Lion，都将采用 HPE Cray 超级计算机 GX5000。这些部署共同凸显了欧洲顶级高性能计算中心的发展势头，它们正寻求利用生产级高性能计算的严谨性来扩展人工智能驱动的发现。
此次扩展是在上个月推出的 HPE Cray 超级计算机 GX5000 的基础上进行的，GX5000 专为 AI+HPC 集成时代而设计，现在又新增了 HPE Cray 超级计算存储系统 K3000。K3000 的显著特点是首款预装嵌入式 DAOS（分布式异步对象存储）开源软件的工厂预装存储系统，旨在为 I/O 密集型 AI 和仿真工作负载提供持续的性能支持。
HPE 推出三款全新计算刀片服务器，可灵活组合部署于 HPE Cray GX5000 机架。Cray GX5000 机架的功耗为 400 千瓦，尺寸为 2045 毫米（高）x 900 毫米（宽）x 1200 毫米（深），体积为 22.1 亿立方毫米，在功耗基本相同的情况下，体积减少了 56.8%。
GX5000 最多可支持 40 个仅包含 CPU 的计算刀片，最多可支持 28 个采用“Venice” Epyc CPU 和“Altair” MI400 GPU 的 AMD CPU-GPU 刀片，以及最多可支持 24 个采用“Vera” Arm CPU 和“Rubin” R200 GPU 的 Nvidia CPU-GPU 刀片。
HPE GX5000 设计的巧妙之处在于，一排八个机架只需两个液冷侧柜，而 Nvidia Kyber 机架则需要一对一的液冷侧柜。
目前，HPE 为 GX5000 机架推出了三种不同的计算刀片：
GX250 是一款仅包含 CPU 的刀片服务器，它将搭载 AMD 未来的“Venice”Epyc CPU。具体来说，它将配备四颗 SP7 双路 Venice 处理器。Venice 处理器的具体规格尚未公布。以下是GX250刀片机械结构的放大图：
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