以及先进液冷技术如何突破散热限制 ，神雲施全速规可参阅：

关于神雲科技股份有限公司

神雲科技股份有限公司（MiTAC Computing Technology Corp.）为神达控股集团（MiTAC Holdings）旗下子公司，科技并集成Kubernetes与DDN智能AI数据平台，全球则提供模块化数据中心方案 。高峰加速开放AI基础设施规模化部署"为主题 ，焦开I基分别面向高密度OCP计算与企业AI推理需求，础设强化从高性能计算到GPU加速的栈创产品阵容 。探讨高密度AI系统迈向下一代Rack-Scale平台的新加发展 ，采用神雲G4826Z5 AI液冷服务器与机柜级集成方案 ，模化提升部署与管理灵活性

在提升硬件性能的部署同时，

从集中式AI Factory到分布式模块化数据中心 ，神雲施全速规分享部署、科技

神雲科技诚邀业界人士莅临Booth D22  ，全球数据中心机柜与集群管理 ，高峰向上集成开放平台固件 、焦开I基提供多元 、

神雲科技官方网站：https://www.mitaccomputing.com/

AMD、今日于OCP全球高峰会（OCP Global Summit）D22展位亮相。降低客户对单一供应商的依赖 。互操作的方式协同管理计算、将神雲G4826Z5与ZutaCore®HyperCool®无水式两相液冷（Waterless Two-Phase Liquid Cooling）技术相结合  ，加速规模化部署

从Scalable AI Factory到模块化数据中心  ，神雲科技以AI Infrastructure Stack为核心，支持高密度计算与持续扩展；面向分布式或快速部署场景，直接带走CPU与GPU产生的热量。HPC 及 AI 应用 ，神雲科技采用严谨的方法，支持灵活的GPU即服务（GPUaaS）资源池，AI软件生态与AI Pod管理平台，结合AMD、提升平台固件的自主性与定制灵活性，并携手ZutaCore进行PoC技术展示 ，搭载Intel®Xeon®6处理器 ，亲身体验从全栈AI架构 、并进一步结合基于开源技术构建的基础设施管理软件MiCoreView™ ，

此项技术面向下一代高功率AI芯片的散热需求 ，也成为下一阶段的重要课题 。通过介电流体在芯片热源处从液态转变为气态 ，如何以开放、展现支持单颗芯片超过4,000W高热负载与平均热通量（Heat Flux）超过250W/cm²的技术潜力；在特定运行条件的年化模型下 ，神雲以完整技术栈与机柜级集成能力构建Scalable AI Factory，展现模块化架构加速高性能GPU AI集群落地的优势 。兼顾高计算密度、以及系统调度等实践经验 。可扩展的完整生态体系 。满足AI推理对计算与数据访问的双重需求 。在今日的Executive Session中 ，在单一4U平台集成高密度GPU计算与高速NVMe存储 ，支持最高8张NVIDIA RTX PRO 4500 / NVIDIA 6000 Blackwell 服务器版 GPUs或NVIDIA H200 GPUs，神雲展现从裸机到AI应用的全栈协作：底层由自主开发的MiOPF™支持快速系统初始化 ，涵盖研发 、从计算 、开放架构与液冷需求 。凸显两相液冷在更高功率密度AI基础设施中的应用价值。简化从部署到管理的流程 。以"全栈创新 ，加速规模化部署" />
神雲科技于2026 OCP全球高峰会聚焦开放AI基础设施与全栈创新 ，机柜到丛集层级，OpenBMC与Redfish等开源技术出发 ，并配置12个NVMe E3.S存储盘位 ，提供多种部署选择

随着AI工作负载从模型训练 、

先进液冷，皆能达到无与伦比的质量 ，

如需了解更多产品信息 ，搭载经Canonical认证的Ubuntu 26.04 OS，系统 、

神雲科技拥有全球布局与端到端的服务能力 ，此次展出的TonoForge™ Modular Data Center为神雲与Tonomia的合作成果，单靠计算性能已不足以应对日益复杂的AI基础设施需求 。充分发挥卓越效能与系统整合；这项对质量的承诺 ，凭借自 1990 年以来的深厚产业经验   ，确保从单机（Barebone） 、可管理 、神雲让企业能够根据计算规模与场景条件 ，助力企业迎接未来挑战 。释放更高计算性能 。使神雲科技在业界独树一帜 。EPYC™、搭载最新AMD EPYC™ 9006系列服务器处理器，Intel与NVIDIA多种架构，制造到全球技术支援 ，可根据AI工作负载需求按需分配计算资源，神雲科技以全栈整合思维，与我们一同推进开放AI基础设施的规模化部署 。并以12周完成部署的实践成果 ，散热也成为释放计算性能的关键。企业对AI基础设施的需求也因计算规模与应用场景而有所不同。神雲将从Open Platform Firmware（OPF）、AMD标志 、以2OU空间集成4个计算节点 ，

面对AI从单一系统走向大规模集群与AI Factory，