Серверы с GPU NVIDIA - какой выбрать?

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

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. В ITGLOBAL.COM доступно облако с GPU — решение для быстрого запуска и масштабирования ИИ-нагрузок.

• 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

Оборудование 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

• 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

  Мировой технологический лидер оборудования Dell предлагает полную линейку серверов PowerEdge, оптимизированных для работы с GPU-ускорителями NVIDIA.

  Основные модели Dell:

  • 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.

  Кластеризация серверов в Superpod

  Для решения задач масштаба национальных ИИ-инициатив и корпоративных R&D-проектов ITGLOBAL.COM проектирует и внедряет высокопроизводительные GPU-кластеры уровня Superpod — архитектуры, включающей десятки и сотни серверов Dell PowerEdge, объединённых в единую вычислительную среду.

  Один из реализованных кейсов — Superpod из 94 серверов, оснащённых видеокартами NVIDIA H100, установленный в дата-центре заказчика под задачи генеративного ИИ. Специалисты ITGLOBAL.COM обеспечили полный цикл: от проектирования и логистики до развёртывания и ввода в эксплуатацию.

  Такие решения позволяют:

  • проводить масштабное обучение LLM и мультиагентных моделей;
  • запускать распределённые симуляции и deep learning;
  • эффективно использовать NVLink/NVSwitch для ускоренного обмена между GPU.

  Графические ускорители NVIDIA, доступные в облаке

  GPU	Характеристики	Применение
  NVIDIA A100	6 912 CUDA-ядер, 432 тензорных ядра 40 или 80 ГБ HBM2E Пропускная способность > 2 ТБ/с Поддержка MIG (до 7 экземпляров) До 312 ТФЛОПС (FP16)	Обучение языковых моделей HPC Аналитика данных Научное моделирование
  NVIDIA H100	14 592 CUDA-ядер, 456 тензорных ядер 80 ГБ HBM3 80 млрд транзисторов (4-нм) Производительность выше A100 в 4.5 раза PCIe и SXM5	Генеративный ИИ Глубокое обучение Научное моделирование Big Data аналитика
  NVIDIA H200	Архитектура Hooper, 141 ГБ HBM3E Пропускная способность до 4.8 ТБ/с Более высокая энергоэффективность PCIe и SXM5	Мультимодальный ИИ LLM Моделирование высокой сложности Геномика, медицина
  NVIDIA B200	Архитектура Blackwell До 208 ГБ HBM3E Новые трансформерные ядра В 2 раза выше энергоэффективность vs H100 NVLink 5.0	Мультимодальные ИИ-модели Языковые модели нового поколения Научные исследования
  NVIDIA L40S	48 ГБ GDDR6, 864 ГБ/с Поддержка Ray Tracing, кодирования/декодирования Низкое энергопотребление PCIe Gen 4	Визуализация и рендеринг Виртуальные рабочие места ML средней сложности Видео

   

  Если вы планируете запуск ИИ-продуктов, масштабирование инфраструктуры или внедрение ML в производственные процессы — обратитесь к специалистам ITGLOBAL.COM. Мы поможем спроектировать архитектуру под ваши задачи, подобрать оптимальные конфигурации серверов с GPU, рассчитать требования к энергоэффективности и отказоустойчивости.

  [text_with_btn btn=»Оставить заявку»]Запросить консультацию технического специалиста[/text_with_btn]