GPU-сервер для ИИ и машинного обучения
Конфигурации с ускорителями NVIDIA: обучение и дообучение моделей, высокопроизводительный инференс, научные расчёты
Задачи искусственного интеллекта — обучение нейросетей, тонкая настройка (fine-tuning) больших языковых моделей и потоковый инференс — требуют серверов с графическими ускорителями (GPU). Мы подбираем платформу под число и тип GPU, объём видеопамяти, объём данных и схему размещения модели.
Что определяет выбор GPU-сервера
- Число и тип GPU — главный фактор; для обучения и крупных LLM нужны ускорители с большим объёмом видеопамяти.
- Объём ОЗУ и шина PCIe — памяти хоста должно хватать под данные, важны слоты PCIe 5.0 и связь между GPU (NVLink/NVSwitch при поддержке).
- Быстрые диски — NVMe под наборы данных и контрольные точки (checkpoints), которые много весят.
- Питание и охлаждение — несколько GPU существенно повышают энергопотребление и тепловыделение; нужны подходящие БП и корпус.
Ориентировочные конфигурации
| Задача | GPU | RAM хоста | Диски |
|---|---|---|---|
| Лёгкий инференс, эксперименты | 1–2 GPU среднего уровня | 128–256 ГБ | NVMe 2–4 ТБ |
| Инференс LLM, RAG-сервис | 2–4 GPU с большим объёмом памяти | 256–512 ГБ | NVMe 4–8 ТБ |
| Дообучение моделей | 4–8 GPU, высокоскоростная связь | 512 ГБ–1 ТБ | NVMe, много места под checkpoints |
| Обучение с нуля, кластер | 8 GPU на узел / несколько узлов | 1 ТБ+ | All-flash, высокоскоростная сеть |
Конкретные модели и объём видеопамяти зависят от размера нейросети и метода (обучение, квантование, инференс). Уточните модель и фреймворк — посчитаем конфигурацию.
Готовые платформы
Dell PowerEdge R760xa (2U, GPU-ориентированный)
Dell PowerEdge XE9680 (6U, до 8 ускорителей)
xFusion / Inspur GPU-серверы
Как мы работаем
- Уточняем задачу (обучение/инференс), модель, фреймворк и нужный объём видеопамяти.
- Подбираем число GPU, платформу, питание и охлаждение, готовим КП за 1 рабочий день.
- Поставляем сервер или партию одинаковых узлов.
Поставка для B2B
Работаем с системными интеграторами, разработчиками ПАК и ИИ-продуктов, дистрибьюторами и участниками тендеров. Договор, экспортные документы, доставка. Гарантия на новые серверы — до 3 лет по договору с Beijing Xinchuan Technology Co., Ltd.
Частые вопросы
Сколько GPU нужно для инференса LLM?
Зависит от размера модели, длины контекста и числа одновременных запросов, а также от применения квантования. Небольшие и квантованные модели могут идти на одном-двух GPU, крупные — на нескольких с суммарным объёмом памяти под веса модели. Посчитаем под вашу модель.
В чём разница обучения и инференса для железа?
Обучение максимально нагружает все GPU и требует их быстрой взаимосвязи, большого ОЗУ и места под контрольные точки. Инференс больше зависит от объёма видеопамяти и пропускной способности; под него часто берут меньше ускорителей, но с достаточной памятью.
Можно ли поставить партию GPU-серверов под проект?
Да. Мы собираем партии одинаковых узлов под обучение или инференс, с нейтральной упаковкой и документами под закупку; возможна поставка из Китая по согласованному базису.
Какая гарантия?
На новые серверы — гарантия по договору с Beijing Xinchuan Technology Co., Ltd., срок до 3 лет; условия в договоре.