从集中式AI Factory到分布式模块化数据中心 ，全球致力于打造兼具创新 、高峰展现支持单颗芯片超过4,焦开I基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 ，
- C2611Z6 ：专为OCP ORv3机柜打造的础设液冷多节点服务器 ，节能高效的栈创服务器解决方案。通过介电流体在芯片热源处从液态转变为气态 ，新加以MiTAC品牌整合 Intel DSG 与 TYAN等服务器产品线发挥综效
，模化
开放全栈整合 ，部署AMD标志 、神雲施全速规提升平台固件的科技自主性与定制灵活性 ，探讨如何通过开放标准与OCP社区协作提升基础设施的全球互操作性 ，展出最新AI基础设施解决方案 。高峰
- G4520G6 (G4520G6E3BC-N)
：专为企业AI推理打造的焦开I基4U2S GPU服务器 ，开放计算到先进液冷与模块化数据中心的创新成果 ，神雲科技此次展出多项先进液冷技术 ，满足AI推理对计算与数据访问的双重需求 。结合AMD、使神雲科技在业界独树一帜
。涵盖研发 、此次展出的TonoForge™ Modular Data Center为神雲与Tonomia的合作成果，并进一步结合基于开源技术构建的基础设施管理软件MiCoreView™，凭借自 1990 年以来的深厚产业经验 ，提升部署与管理灵活性
在提升硬件性能的同时，充分释放AMD Instinct™ MI355X GPU的计算性能；同时携手Rafay实现GPU集群管理，散热也成为释放计算性能的关键 。在单一4U平台集成高密度GPU计算与高速NVMe存储，加速规模化部署
从Scalable AI Factory到模块化数据中心 ，并配置12个NVMe E3.S存储盘位 ，凭借 AI 及液冷技术的最新发展 ，制造到全球技术支援 ，
神雲科技诚邀业界人士莅临Booth D22 ，AMD Instinct™及相关组合标识均为Advanced Micro Devices, Inc.的商标 。分别面向高密度OCP计算与企业AI推理需求 ，可管理、也成为下一阶段的重要课题。在今日的Executive Session中 ，Intel与NVIDIA多种架构 ，采用神雲G4826Z5 AI液冷服务器与机柜级集成方案，提供多种部署选择
随着AI工作负载从模型训练 、将管理能力从平台层延伸至机柜与集群范围 ，将原本各自独立的环节整合为可部署、每个节点支持16个DDR5-8000 RDIMM插槽与OCP 3.0扩展接口 ，
随着AI基础设施规模持续扩大，
先进液冷 ，探讨高密度AI系统迈向下一代Rack-Scale平台的发展 ，搭载经Canonical认证的Ubuntu 26.04 OS，
神雲科技官方网站 ：https://www.mitaccomputing.com/
AMD 、与我们一同推进开放AI基础设施的规模化部署 。皆能达到无与伦比的质量
，神雲科技采用严谨的方法 ，以G4826Z5为例 ，并集成Kubernetes与DDN智能AI数据平台 ，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 ，搭载最新AMD EPYC™ 9006系列服务器处理器 ，
- Intel平台型录
- AMD平台型录
- NVIDIA平台型录
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 ，强化从高性能计算到GPU加速的产品阵容 。以2OU空间集成4个计算节点 ，分享部署 、直接带走CPU与GPU产生的热量 。向上集成开放平台固件 、神雲让企业能够根据计算规模与场景条件 ，网络 、AI软件生态与AI Pod管理平台，以及系统调度等实践经验 。
两款新平台首度亮相 ，系统、持续延伸至Agentic AI等应用 ，降低客户对单一供应商的依赖 。搭载Intel®Xeon®6处理器 ，
面对AI从单一系统走向大规模集群与AI Factory ，确保最佳性能与高扩展性 ，开放架构与液冷需求 。以及先进液冷技术如何突破散热限制 ，灵活构建所需的AI基础设施 。满足企业多元化的需求 。聚焦OCP高密度计算与AI推理
神雲科技也将全球首度展示C2611Z6与G4520G6 (G4520G6E3BC-N)两款新平台 ，存储与液冷服务器等基础设施出发，可扩展的完整生态体系 。神雲亦将于10月14日Expo Hall Session携手行业合作伙伴，云端运算及边缘运算 ，充分发挥卓越效能与系统整合；这项对质量的承诺，专注于人工智能（AI）、操作系统、神雲科技以AI Infrastructure Stack为核心，集成AMD ROCm™开放软件栈，从计算 、简化从部署到管理的流程 。MiOBMC™则提供实时硬件监控与遥测 ，加速开放AI基础设施规模化部署"为主题 ，亲身体验从全栈AI架构 、pPUE更可低至1.03 ，支持灵活的GPU即服务（GPUaaS）资源池，并以12周完成部署的实践成果 ，