Серверы ITPOD для GPU-вычислений
Серверы ITPOD с GPU NVIDIA представляет собой специализированные высокопроизводительные вычислительные системы, в которых традиционные серверные компоненты (процессоры, память, системы хранения) дополнены мощными графическими ускорителями NVIDIA. Это серверы корпоративного класса для масштабных production-развертываний проектов на базе генеративного ИИ, систем прогнозирования и интеллектуальной классификации. Поддерживают установку до восьми графических ускорителей, включая актуальные модели NVIDIA H200. Дают возможность объединения двух или четырёх GPU в единую вычислительную среду. Идеально подходят для построения критически важных систем ИИ/ML, приносящих бизнесу реальную и измеримую пользу. Серверы прошли успешную апробацию в самой корпорации ITG и активно используются в облачных средах, дата-центрах, телеком-сетях, в корпоративных и государственных ИТ-системах.
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
Для каких задач подходят
- 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.
2. 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.
3. 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.
Модели серверов
Если вы планируете запуск ИИ-продуктов, масштабирование инфраструктуры или внедрение ML в производственные процессы, обратитесь к специалистам ITPOD. Мы поможем спроектировать архитектуру под ваши задачи, подобрать оптимальные конфигурации серверов с GPU, рассчитать требования к энергоэффективности и отказоустойчивости.