Что такое серверы с GPU NVIDIA
Серверное оборудование с GPU NVIDIA представляет собой специализированные высокопроизводительные вычислительные системы, в которых традиционные серверные компоненты (процессоры, память, системы хранения) дополнены мощными графическими ускорителями NVIDIA.
Принцип работы GPU-серверов
В отличие от центральных процессоров (CPU), которые оптимизированы для последовательной обработки данных через несколько мощных ядер, графические процессоры содержат тысячи более простых ядер, способных одновременно выполнять множество операций. Это архитектурное отличие делает GPU идеальными для параллельных вычислений.
В серверах с GPU NVIDIA:
- CPU выполняет основные вычислительные задачи и координирует работу системы;
- GPU берет на себя обработку массивно-параллельных операций, характерных для ИИ и научных расчетов;
- Специализированные интерконнекты (NVLink, NVSwitch) обеспечивают высокоскоростной обмен данными между компонентами.
Основные компоненты GPU-серверов
| Основная вычислительная система | Графические ускорители | Системы охлаждения и питания |
|---|---|---|
|
|
|
Для каких задач подходят графические ускорители NVIDIA
- Генеративный искусственный интеллект (Generative AI)
Графические ускорители NVIDIA обеспечивают необходимую производительность для обучения и инференса генеративных моделей, включая крупные языковые модели (LLM). Их использование позволяет запускать сложные ИИ-приложения, такие как интеллектуальные ассистенты, генераторы текста, изображений и видео.
- Масштабирование ИИ-проектов
GPU играют ключевую роль в переходе ИИ-решений от пилотных запусков к полноценному внедрению в бизнес-процессы. Они позволяют ускорить разработку, сократить время вывода продуктов на рынок и обеспечить стабильную работу в production-среде.
- Облачные вычисления и специализированные AI-облака
Из-за высокой нагрузки и потребностей в масштабировании многие компании используют специализированные облачные платформы с поддержкой GPU. Это даёт гибкость в размещении и масштабировании ИИ-задач без необходимости инвестировать в собственную инфраструктуру.
- Устойчивое развитие и энергоэффективность
Современные GPU позволяют существенно повысить энергоэффективность вычислительных процессов. Это особенно важно для компаний, которые стремятся снизить углеродный след и оптимизировать расходы на энергопотребление, не жертвуя производительностью.
Линейка серверов для GPU-вычислений
Решения ITPOD
ITPOD — это готовые решения для создания надежной и масштабируемой ИТ-инфраструктуры. В линейку входят серверы, системы хранения данных и гиперконвергентные платформы, которые подходят как для малого бизнеса, так и для крупных предприятий.
Оборудование отличается высокой производительностью, устойчивой архитектурой и возможностью гибкой настройки под конкретные задачи. Решения ITPOD уже активно используются в облачных средах, дата-центрах, телеком-сетях, а также в корпоративных и государственных ИТ-системах.
Основные модели
ITPOD-ASR201-S08R (AI)
Оптимальное решение для задач умеренного масштаба в сфере искусственного интеллекта, компьютерного зрения и HPC-нагрузок. Сервер предназначен для пилотных проектов и ограниченных развертываний, где важно обеспечить гибкость и экономическую эффективность. Поддерживается установка до двух графических ускорителей уровня Data Center, включая NVIDIA L40S, A100, H100 и аналогичные модели. Возможна конфигурация с двумя разными картами — например, одна для обучения моделей, вторая для инференса — что позволяет оптимизировать затраты без снижения производительности.
ITPOD-SY4108G-D12R-G4
Сервер корпоративного класса для масштабных production-развертываний проектов на базе генеративного ИИ, систем прогнозирования и интеллектуальной классификации. Поддерживает установку до восьми графических ускорителей, включая актуальные модели NVIDIA H200. Возможность объединения двух или четырёх GPU в единую вычислительную среду открывает широкие возможности для решения ресурсоемких задач с максимальной эффективностью. Идеально подходит для построения критически важных систем ИИ/ML, приносящих бизнесу реальную и измеримую пользу.
Серверы Dell PowerEdge с GPU
ITGLOBAL.COM является официальным партнером Dell и предлагает полную линейку серверов PowerEdge, оптимизированных для работы с GPU-ускорителями NVIDIA.
Основные модели:
- Dell PowerEdge XE9680
Флагманский сервер, поддерживающий до 8 GPU NVIDIA H100, H200 или AMD Instinct MI300X. Оптимизирован для масштабных задач генеративного ИИ, обучения и инференса LLM-моделей. Оснащён двумя процессорами Intel Xeon Scalable 5-го поколения и высокоскоростной оперативной памятью DDR5 объёмом до 4 ТБ.
- Dell PowerEdge XE9640
Производительный сервер для гибридных ИИ-нагрузок. Поддерживает до 4 GPU Intel Gaudi3 или AMD Instinct, оптимален для развертывания открытых моделей и задач генеративного ИИ в корпоративной среде.
- Dell PowerEdge XE8640
Сервер с поддержкой до 4 GPU NVIDIA H100 в архитектуре NVLink. Предназначен для высокопроизводительного обучения нейросетей и параллельной обработки больших объёмов данных.
Графические ускорители NVIDIA, доступные в облаке
| GPU | Характеристики | Применение |
|---|---|---|
| NVIDIA A100 |
|
|
| NVIDIA H100 |
|
|
| NVIDIA H200 |
|
|
| NVIDIA B200 |
|
|
| NVIDIA L40S |
|
|
Почему ITGLOBAL.COM
Международная группа компаний с 15-летним опытом работы в сфере облачной ИТ-инфраструктуры.
Обеспечение высокой доступности и отказоустойчивости благодаря отсутствию единой точки отказа.
Решения под ключ за счет накопленной экспертизы и технологий группы компаний.
Быстрое начало работы и возможность гибко масштабироваться без капитальных затрат.
Протестируйте производительность сервера с GPU от NVIDIA
Оцените качество наших облачных сервисов перед тем, как принять решение о сотрудничестве.
- оставьте заявку на сайте;
- получите демо-доступ;
- воспользуйтесь демо-периодом, чтобы понять, как работают облачные сервисы ITGLOBAL.COM.
FAQ
- Количество ядер. У CPU обычно 4-8 ядер, в GPU ядер больше — от 100 до 1000, но они меньше по мощности, чем у центрального процессора.
- Способ обработки данных. CPU выполняет последовательные задачи, например, управление ОС. GPU обрабатывает данные параллельно, поэтому подходит для 3D-моделирования, HPC и машинного обучения.
- Количество потоков. CPU поддерживает до двух потоков вычислений на одно ядро, а графический — несколько тысяч потоков на каждый мультипроцессор, которых в чипе несколько штук.
- Использование памяти устройства. В CPU кэш-память занимает большой объем памяти устройства. Графическому процессору, наоборот, для рендеринга изображений, достаточно 128-256 кБ.
- Скорость вычислений. Тактовая частота — основной технический показатель процессора. В отличие от CPU, приложения на графическом процессоре работают значительно быстрее и без скачков.
Покупка графических ускорителей связана с высокими затратами на их приобретение, обслуживание, ремонт и ежегодные обновления на новые модели, которые превосходят по производительности своих предшественников. Российские компании могут приобрести GPU и лицензий к ним только с помощью параллельного импорта, поэтому стоимость и сроки поставки увеличиваются. Кроме того, для провайдеров условия всегда лучше за счет высоких оборотов
Предусмотрена поддержка Windows и Linux.
Для работы с GPU необходимо обратиться в техническую службу поддержки, чтобы создать специальный виртуальный дата-центра (vDC), после чего пользователь может самостоятельно создавать виртуальные машины и назначать на них доступные профили GPU
Требований к мощности ПК нет, поэтому можно использовать ноутбук или простой стационарный блок, на который установлена программа доступа к удаленному рабочему столу. После подключения задачи выполняются с помощью облачного сервера.
Конфигурации vCPU и RAM: свободные от 4 до 64 vCPU, от 10 до 1024 GB RAM на 1 ВМ. Профили уже преднастроенные, их легко выбрать и добавить при создании ВМ.