Стоечные AI-системы

Назначение и задачи

Стоечные AI-системы используют для задач, требующих нескольких графических ускорителей:

• обучение и дообучение больших языковых моделей (LLM), включая специализированные корпоративные решения;
• инференс LLM и запуск приложений, использующих генеративный ИИ;
• компьютерное зрение, распознавание изображений и обработка естественного языка;
• научные расчеты, HPC-нагрузки, аналитика и прогнозирование;
• распределенные вычисления, где одна нейросеть использует ресурсы нескольких GPU.

Каждая модель предъявляет свои требования к памяти и вычислительной мощности. При работе с крупными LLM отдельное вычисление может требовать обмена данными между ускорителями.

Архитектура стоечных AI-систем

Архитектура комплекса объединяет GPU, серверные процессоры, оперативную память и сетевое оборудование. Конфигурация зависит от числа ускорителей, типа нагрузки и требований к хранению данных.

Основные компоненты:

• GPU NVIDIA Blackwell для обучения и инференса нейросетей;
• процессоры NVIDIA Grace или другие совместимые CPU для обработки системных задач;
• оперативная память (RAM) и видеопамять (VRAM), включая HBM3e в поддерживаемых ускорителях;
• накопители для хранения моделей, датасетов и результатов вычислений;
• интерфейсы NVLink и NVLink Switch для обмена данными между GPU в совместимых платформах.

Например, NVIDIA GB200 NVL72 объединяет 72 ускорителя Blackwell и 36 процессоров Grace в одной стойке. Коммутация через NVLink Switch связывает GPU для совместной работы над крупными задачами.

Производительность и масштабирование

Производительность AI-системы зависит от числа ускорителей, объема памяти и скорости обмена данными. Пропускная способность межсоединений влияет на распределенное обучение, а задержка передачи данных — на взаимодействие вычислительных узлов.

При инференсе важен отклик модели на запрос. Параллельный запуск нескольких задач позволяет распределять нагрузку между GPU.

Масштабирование включает добавление серверов, накопителей и сетевого оборудования. При этом рост числа ускорителей не гарантирует пропорционального увеличения скорости вычислений.

Надежность и эксплуатация

Для размещения стоечной системы датацентр должен обеспечивать необходимое питание, охлаждение и сетевые подключения. Отказоустойчивость зависит от резервирования компонентов, настроек хранения и мониторинга оборудования.

В enterprise-проектах часто используют локальное развертывание (onpremise). Такой подход позволяет размещать данные и вычислительные ресурсы внутри корпоративной инфраструктуры.

Подбор конфигурации

В Server Flow можно подобрать стоечную AI-систему под обучение, инференс и другие вычислительные задачи. Специалисты помогут выбрать GPU, процессоры, память и сетевое оборудование.

При подборе учитывают объем данных, требования к охлаждению, доступную мощность и возможности расширения кластера. Также доступна консультация по установке и дальнейшей эксплуатации оборудования.