Серверы для машинного обучения (Machine Learning)

Высокопроизводительные решения для задач машинного обучения

Подобрать решение

Главная IT - решения Серверные решенияСерверы для машинного обучения (Machine Learning)

5 причин выбрать серверы для машинного обучения (Machine Learning)

Задачи машинного обучения требуют мощных вычислительных ресурсов для обработки больших объёмов данных, обучения сложных моделей и работы с искусственным интеллектом. Наши серверы для машинного обучения предоставляют все необходимые инструменты для реализации самых амбициозных проектов.

Высокая производительность: Поддержка современных процессоров и графических процессоров для ускорения обучения моделей.
Масштабируемость: Возможность добавления GPU и увеличения объёма памяти для роста задач.
Надёжность: RAID 6 и резервное питание для обеспечения безопасности данных.
Совместимость: Поддержка популярных платформ машинного обучения, таких как TensorFlow, PyTorch и других.
Энергоэффективность: Оптимизированные компоненты для снижения эксплуатационных затрат.

ITELON с вами на всех этапах

Анализ и проектирование

Анализируем задачи клиента и разрабатываем индивидуальную конфигурацию сервера, учитывая особенности объекта и требования.

Поставка и внедрение

Осуществляем быструю доставку оборудования, устанавливаем и настраиваем систему для работы в режиме 24/7.

Поддержка и обновления

Обеспечиваем техническое сопровождение, мониторинг системы и регулярные обновления для её стабильной работы.

Как выбрать

Технические характеристики

Принцип работы

При выборе сервера для задач машинного обучения обратите внимание на:

Производительность GPU: Используйте современные GPU, такие как NVIDIA H100, для ускорения вычислений.
Оперативную память: Минимум 3 ТБ для обработки больших наборов данных и оптимизации вычислений.
Хранилище данных: NVMe SSD для быстрого доступа к данным и минимизации времени загрузки.
Масштабируемость: Возможность модернизации сервера под растущие потребности.
Отказоустойчивость: Использование надёжных решений для сохранения данных и бесперебойной работы.

Процессор: 2 или 4 процессора AMD EPYC 9755 с увеличенным объёмом кэша для обработки больших объёмов данных.
Оперативная память: От 3 ТБ с возможностью увеличения для сложных вычислений.
Графические процессоры: Поддержка до 8 NVIDIA H100 для интенсивных задач машинного обучения.
Хранилище данных: Максимально возможное количество NVMe SSD объёмом от 8 ТБ каждый, объединённые в RAID 6.
Сетевые интерфейсы: 2 адаптера по 25 Гбит/с для быстрой передачи данных.
Отказоустойчивость: Резервное питание и мониторинг системы.

Крупная розничная сеть внедряет серверы для машинного обучения для оптимизации клиентского опыта и прогнозирования спроса.

Основные задачи:

Персонализация: Использование алгоритмов машинного обучения для формирования индивидуальных предложений клиентам.
Прогнозирование продаж: Анализ больших данных для предсказания спроса в разных регионах.
Оптимизация цепочек поставок: Модели машинного обучения помогают минимизировать затраты на логистику и складирование.

Для решения этих задач был предложен сервер с конфигурацией:

Процессоры: 2 процессора AMD EPYC 9755 с увеличенным объёмом кэша для ускорения аналитических вычислений.
Оперативная память: 3 ТБ для обработки больших наборов данных без задержек.
Графические процессоры: 8 NVIDIA H100 для ускорения обучения моделей.
Хранилище данных: 12 NVMe SSD по 8 ТБ каждый, объединённые в RAID 6, что обеспечивает 80 ТБ доступной ёмкости для хранения больших датасетов.
Сетевые интерфейсы: 2 адаптера по 25 Гбит/с для интеграции с корпоративной инфраструктурой.
Отказоустойчивость: Резервное питание и мониторинг системы для предотвращения простоев.

Рекомендация: для задач с интенсивными вычислениями рекомендуется использовать серверы с максимальной конфигурацией GPU и NVMe накопителей или масштабировать нагрузку с помощью кластерных решений.