Серверы для ИИ и нейросетей
Клиенты чаще всего выбирают
Заказать сервер для ИИ
Что необходимо для сервера с ИИ?
Современные системы искусственного интеллекта (ИИ) требуют экстремальной вычислительной мощности, масштабируемости и оптимизации под специфические рабочие нагрузки. Ключевым элементом инфраструктуры становятся серверы, способные поддерживать GPU-ускорители последнего поколения, такие как NVIDIA Tesla V100, A100 и H100. В этой статье мы разберем критерии выбора серверов для ИИ, сравним решения от HPE, Dell и Huawei, а также углубимся в особенности архитектур NVIDIA.
Ключевые критерии выбора сервера для ИИ
- Поддержка GPU:
- Количество слотов PCIe (4.0/5.0) и совместимость с NVIDIA NVLink для масштабирования пропускной способности.
- Требования к питанию (TDP GPU: V100 — 250–300 Вт, A100 — 400 Вт, H100 — до 700 Вт).
- Системы охлаждения: воздушное vs. жидкостное.
- Масштабируемость:
- Возможность кластеризации серверов (например, через InfiniBand или Ethernet 200G).
- Поддержка многопроцессорных CPU (AMD EPYC, Intel Xeon Scalable).
- Пропускная способность:
- PCIe 5.0 (128 ГБ/с на x16) критичен для H100, чтобы избежать узких мест.
- NVLink 3.0 (до 600 ГБ/с между GPU) для обучения больших моделей.
- Программная экосистема:
- Интеграция с CUDA, cuDNN, NCCL и фреймворками (TensorFlow, PyTorch).
- Поддержка виртуализации и контейнеризации (Kubernetes, Docker).
Обзор серверных платформ для ИИ
HPE (Hewlett Packard Enterprise) Cray XD650 оптимизирован для высокопроизводительных вычислений (HPC) и ИИ, поддерживает до 8 GPU NVIDIA A100/H100 с поддержкой NVLink и PCIe 5.0. Благодаря жидкостному охлаждению (Direct Liquid Cooling) поддерживает GPU с TDP до 700 Вт. Совместим с процессорами AMD EPYC 9004 и обеспечивает до 128 ядер на сокет. Используется в суперкомпьютерах для обучения LLM (например, HPE Frontier).
HPE ProLiant DL380 Gen11 – более компактное решение с поддержкой до 4 GPU, идеален для инференса и средних рабочих нагрузок.
Dell PowerEdge XE9640 – специализированный сервер для ИИ с поддержкой до 4x NVIDIA H100 на шине PCIe 5.0 + NVLink Switch System для низкозадержочной коммуникации GPU. Совместим с Intel Xeon Scalable 4-го поколения (Sapphire Rapids).
Dell PowerEdge R760xa – универсальная платформа для смешанных нагрузок (ИИ + классический HPC), поддерживает до 2x H100 или 4x A100.
Huawei Atlas 800 A2 – создан для задач ИИ с акцентом на энергоэффективность, поддерживает до 8x NVIDIA A100 или 4x H100 с поддержкой Huawei PCIe 4.0-расширителей. Использует собственную сетевую технологию FusionCube для кластеризации, имеет встроенную оптимизацию под фреймворки MindSpore и TensorFlow.
Huawei FusionServer Pro 2288H V7 – бюджетное решение с поддержкой до 2x V100/A100, аналог DL380 Gen 11.
Сравнение V100, A100, H100
| NVIDIA Tesla V100 (Volta, 2017) | 5120 CUDA Core + 640 Tensor Core (FP16/FP32) | 32 ГБ HBM2 (900 ГБ/с) | Поддержка NVLink 2.0 (300 ГБ/с) | Применение: Устаревающие решения для инференса и мелкомасштабного обучения. |
| NVIDIA A100 (Ampere, 2020) | 6912 CUDA Core + 432 Tensor Core 3-го поколения (поддержка TF32, BF16) | 80 ГБ HBM2e (2 ТБ/с) | NVLink 3.0 (600 ГБ/с) + Multi-Instance GPU (MIG) | Применение: Обучение моделей среднего размера (ResNet, BERT). |
| NVIDIA H100 (Hopper, 2022) | 18432 CUDA Core + 528 Tensor Core 4-го поколения (FP8, трансформеры) | 80 ГБ HBM3 (3 ТБ/с) | NVLink 4.0 (900 ГБ/с) + поддержка DPX инструкций для ускорения алгоритмов | Применение: Обучение GPT-4, диффузионных моделей, квантовое моделирование. |
Рекомендации по выбору
Выбор сервера для ИИ зависит от баланса между производительностью GPU, масштабируемостью и бюджетом. HPE лидирует в сегменте HPC благодаря интеграции с NVIDIA HGX, Dell предлагает гибкие конфигурации под Ampere/Hopper, а Huawei делает ставку на энергоэффективность и собственную экосистему. С выходом H100, требующего PCIe 5.0 и NVLink 4.0, критично выбирать серверы, которые не станут «бутылочным горлышком» для GPU. Инвестируйте в платформы с запасом на апгрейд — эра эксафлопсных вычислений уже наступила.