Серверы с GPU

Высокопроизводительные решения для задач ИИ и графики

Подобрать решение

Главная IT - решения Серверные решенияСерверы с GPU

5 причин внедрить серверы с GPU

Современные вычислительные задачи, связанные с искусственным интеллектом, машинным обучением и обработкой графики, требуют мощных серверных решений с поддержкой графических процессоров (GPU). Наши серверы с GPU обеспечивают высокую производительность, масштабируемость и надёжность для обработки самых сложных задач

Высокая производительность: Поддержка современных GPU от NVIDIA и AMD для интенсивных вычислений.
Масштабируемость: Возможность увеличения числа графических процессоров в зависимости от требований.
Энергоэффективность: Оптимизированное энергопотребление для уменьшения эксплуатационных расходов.
Совместимость: Полная поддержка платформ для ИИ и анализа данных, включая TensorFlow, PyTorch и другие
Надежность: Серверы проектируются для работы в режиме 24/7 с поддержкой отказоустойчивости.

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 с GPU важно учитывать:

Тепловыделение: Серверы с GPU выделяют значительное количество тепла. Убедитесь, что система охлаждения рассчитана на интенсивные нагрузки.
Энергоэффективность: Выбирайте GPU и серверные компоненты с оптимизированным энергопотреблением для снижения эксплуатационных расходов.
Тип задач: Анализ данных, обучение моделей ИИ, рендеринг или виртуализация.
Количество GPU: Определите, сколько графических процессоров потребуется для выполнения задач.
Производительность: Убедитесь, что сервер поддерживает высокопроизводительные GPU, такие как NVIDIA A100 или AMD Instinct.
Оперативная память: Достаточный объём памяти для обеспечения плавной работы.
Масштабируемость: Возможность увеличения количества GPU или памяти в будущем.
Отказоустойчивость: Резервное питание и RAID для сохранности данных

Процессор: 2 или 4 процессора Intel Xeon или AMD EPYC для поддержки многопоточных задач.
Оперативная память: От 3 ТБ для выполнения сложных вычислений и работы с большими наборами данных.
Графические процессоры: Поддержка до 8 NVIDIA H100, обеспечивающих максимальную производительность для задач машинного обучения, моделирования и рендеринга.
Хранилище данных: Максимально возможное количество NVMe SSD объёмом от 8 ТБ каждый, объединенные в RAID 6 для высокой скорости доступа к данным.
Сетевые интерфейсы: 2 адаптера по 25 Гбит/с для быстрой передачи данных.
Отказоустойчивость: Резервное питание и мониторинг системы.

Крупная фармацевтическая компания внедряет серверы с GPU для ускорения исследований в области биоинформатики.

Основные задачи:

Моделирование молекул: Обработка больших массивов данных для расчёта взаимодействия молекул.
Анализ геномов: Быстрая обработка и анализ данных секвенирования ДНК.
Обучение ИИ: Разработка моделей машинного обучения для прогнозирования эффективности препаратов.

Для решения этих задач был предложен сервер с конфигурацией:

Процессоры: 2 процессора AMD EPYC 9755 с увеличенным объёмом кэша, обеспечивающим эффективную обработку больших объёмов данных.
Оперативная память: 3 ТБ для обработки сложных вычислений и работы с большими наборами данных без задержек.
Графические процессоры: 8 NVIDIA H100 для выполнения сложных вычислений, таких как обучение моделей и молекулярное моделирование.
Хранилище данных: 12 NVMe SSD по 8 ТБ каждый, объединённые в RAID 6, что обеспечивает 80 ТБ доступной ёмкости для хранения и анализа больших датасетов.
Сетевые интерфейсы: 2 адаптера по 25 Гбит/с для быстрого обмена данными между системами.
Отказоустойчивость: Резервное питание и мониторинг системы для предотвращения простоев.

Рекомендация: при дальнейшем росте вычислительных задач рекомендуется рассмотреть использование серверов с увеличенным количеством GPU или выделенного вычислительного центра для удовлетворения растущих требований.