思科今天公布的UCS C480 ML M5是一款四機架單元服務器，專門用于運行處理器密集型深度學習工作負載，屬于思科的UCS統一計算系統家族。UCS系列服務器是將計算資源與網絡和存儲功能以及管理自動化軟件結合到一起的系統。

C480 ML M5比該系列的很多其他系統具有更強大的性能。它采用2個最新一代英特爾Xeon Scalable CPU，以及8個Nvidia Tesla V100 GPU，同時思科選擇了高配版SMX2芯片，該芯片包括32GB板載內存。

據Nvidia官方數據顯示，單個V100的性能是傳統CPU的47倍，可用于深度學習工作負載。該芯片在Apple Watch的模片上裝載了217億個晶體管，這些晶體管被組織成5700個處理核心，包括640個專門針對人工智能設計的Tensor核心。

在思科的新設備中，V100芯片使用Nvidia專門為此類系統開發的NVlink技術進行通信。反過來，企業可以為該系統配備最多24個直連磁盤或閃存驅動器。6個C480 ML M5驅動器插槽支持基于高速NVMe互連技術的閃存設備。

這些系統為思科提供了潛力，此前思科的業務不僅受到戴爾和HPE等硬件供應商的攻擊，還受到AWS和微軟等云服務提供商的壓力，這次推出的系統讓思科有潛力提供更有競爭力的數據中心產品，Gartner研究主管Chirag Dekate這樣表示。他說，目前還沒有其他硬件提供商提供8 GPU的服務器。

他說：“對于思科而言，它最大限度地減少了數據中心的阻塞，讓思科能夠繼續吸引用戶使用思科的平臺。”同樣，新系統使思科的客戶“能夠在不向數據中心引入新的多樣性的情況下，進行深度學習。”盡管許多企業是在公有云基礎設施上啟動他們的人工智能項目，但他表示，大多數企業將重要的項目移至他們自己的、更具成本效益的基礎設施上，例如思科的。

思科希望確保這款設備能夠與企業首選的人工智能工具配合使用。為此，思科正在與Hortonworks合作，為該設備驗證Hadoop分析平臺最新的3.1版本。該版本為流行的深度學習框架（例如TensorFlow）提供支持。

此外思科還支持Kubeflow開源工具，可使TensorFlow與Kubernetes軟件容器編排引擎兼容。軟件容器使企業能夠輕松地跨不同類型的環境移動工作負載，這意味著客戶可以將本地AI模型遷移到云，反之亦然。

Dekate說，所有這些都特別重要，因為思科的一個優勢是擁有比一些競爭對手更深入的軟件提供商及其他合作伙伴生態系統。

就在推出C480 ML M5的一個月之前，Dell EMC也推出了一款針對人工智能工作負載的類似服務器，最多可配置4個V100芯片。早些時候，Pure Storage公司推出的AIRI結合了5個Nvidia DGX-1服務器，每臺服務器配備8個V100。

思科將在今年晚些時候上市C480 ML M5。