За ИИ-сервисом стоит вычислительная инфраструктура: серверы обрабатывают запросы, накопители хранят модели и рабочие данные, а сеть связывает оборудование с пользователями и между собой.
Для одних задач достаточно одного сервера. Для других нужны несколько вычислительных узлов, быстрое хранилище и высокоскоростная сеть. Поэтому подбор начинается не с самой дорогой модели, а с понимания того, что система должна делать.
ГК «Зеон» предлагает подбор и поставку серверного, сетевого оборудования и решений для хранения данных. Комплектацию и условия поставки согласуем под задачи заказчика.
Ответы на вопросы сотрудников, подготовка черновиков, кратких изложений и помощь в работе с внутренними материалами.
Работа с базой знаний, инструкциями и регламентами. Система находит нужные фрагменты и использует их при подготовке ответа.
Вычислительная основа для систем компьютерного зрения: анализа изображений, распознавания объектов и обработки видеопотоков.
Инфраструктура для распознавания речи, расшифровки записей и обработки аудиоматериалов.
Адаптация готовой модели под специализированные данные и задачи организации. Требования зависят от модели и метода дообучения.
Обработка больших объёмов данных, научные и инженерные расчёты, вычислительно сложные рабочие процессы.
Обычный сервер выполняет вычисления прежде всего на центральных процессорах — CPU. В GPU-сервер дополнительно устанавливают вычислительные ускорители — GPU.
GPU хорошо подходят для большого числа параллельных операций, которые используются во многих задачах ИИ. Но количество ускорителей — не единственный важный параметр.
В ней размещаются данные, необходимые для вычислений. Объём памяти влияет на выбор модели и доступные режимы работы.
Они нужны для подготовки данных, работы приложений, хранения моделей и загрузки информации в вычислительные ускорители.
Несколько GPU создают серьёзную нагрузку на электропитание и охлаждение. Возможности серверной проверяют до выбора окончательной конфигурации.
Ниже — конкретные модели для обсуждения конфигурации. Это примеры разных подходов к построению вычислительной инфраструктуры, а не универсальный список оборудования для любого ИИ-проекта.
Стоечный сервер с воздушным охлаждением для ИИ, машинного обучения, аналитики и других задач с GPU.
Серверная платформа для ИИ и высокопроизводительных вычислений с несколькими GPU.
Специализированная система с NVIDIA HGX H100 для ресурсоёмких задач ИИ и вычислений.
Если задача выполняется на одном сервере, обмен между несколькими вычислительными узлами может вообще не понадобиться. Но при распределении работы на несколько серверов сеть становится частью вычислительной системы.
Представьте команду, в которой каждый выполняет свою часть задачи, а затем передаёт результат остальным. Если обмен задерживается, часть команды ждёт. Похожая ситуация возникает при распределённом обучении моделей: ускорители могут простаивать, пока не завершится передача данных.
Определяет, какой объём данных сеть может передать. Скорость выбирают под нагрузку, а не только по принципу «чем больше, тем лучше».
Одновременная передача больших потоков может создавать очереди. Это влияет на время выполнения общей задачи.
Коммутаторы, сетевые адаптеры, кабели и оптические модули должны работать как согласованная система.
Для объединения серверов и систем хранения данных можно использовать оборудование российских производителей. В числе вариантов для подбора — реестровые коммутаторы YADRO, Aquarius и Fplus с интерфейсами 100 и 400 Гбит/с.
Коммутатор для объединения сегментов сети центра обработки данных. Применяется на уровне агрегации — там, где сходятся соединения от других коммутаторов.
Управляемый коммутатор для построения сети центра обработки данных. Подходит для проектов, в которых нужно объединить серверное оборудование высокоскоростными соединениями.
Высокоскоростной коммутатор для центров обработки данных, ядра и агрегации сети. Позволяет строить соединения со скоростью до 400 Гбит/с на порт.
Если для проекта требуется оборудование российских производителей, сообщите об этом при обращении. Подберём серверы, системы хранения и сетевые устройства с учётом технических требований и условий закупки.
Рассмотрим решения YADRO, Aquarius, Fplus и других производителей. Конкретные модели, исполнения, подтверждающие документы, сроки и условия поставки согласуем в коммерческом предложении.
Отправляют запросы к ИИ-сервису и получают результаты.
Запускают модель и выполняют вычисления на CPU и GPU.
Содержит модели, документы, наборы данных и результаты.
Связывает компоненты и обеспечивает доступ администраторов.
Серверные платформы, совместимые GPU, процессоры, оперативную память и накопители под согласованную конфигурацию.
Коммутаторы, сетевые адаптеры, кабели и оптические модули для соединения серверов и доступа к сервисам.
Серверы хранения, системы хранения данных и накопители с учётом объёма информации и требуемой скорости доступа.
Стойки, источники бесперебойного питания и сопутствующее оборудование, необходимое для размещения выбранной системы.
Готовая спецификация не обязательна. Начать можно с описания задачи: что вы хотите запустить и какой результат получить.
Планируете запустить ИИ-сервис, расширить вычислительные мощности или объединить серверы в кластер? Обратитесь в ГК «Зеон». Обсудим требования, подберём конфигурацию и подготовим предложение на поставку.
Характеристики серверных платформ приведены по данным производителей. Модели служат примерами для подбора и не подтверждают наличие на складе. Окончательная спецификация, доступность оборудования, сроки и гарантийные условия согласуются в коммерческом предложении.