Выбор GPU сервера

Стремительное развитие технологий делает серверы GPU незаменимыми как для коммерческих и государственных организаций, так и для исследователей. Широкий спектр задач, начиная с глубокого обучения (deep learning) и обучения ИИ (AI training), до рендеринга и научного моделирования требует применения серверов GPU, которые предлагают необходимую вычислительную мощность. Это всеобъемлющее руководство проведет вас через тонкости использования серверов GPU, гарантируя, что вы максимально используете их потенциал.

SHARQ предлагает широкий спектр серверов GPU, адаптированных для удовлетворения разнообразных потребностей в различных сценариях использования. При этом, GPU-серверы SHARQ имеют технические различия и созданы для использования с различными GPU картами.

Сервер GPU (Graphics Processing Unit) — это тип сервера, который включает в себя один или несколько GPU карт наряду с традиционными CPU. В отличие от CPU, которые предназначены для обработки вычислений общего назначения, GPU превосходны в параллельной обработке, что делает их идеальными для задач, требующих больших объемов вычислений, таких как машинное обучение, анализ данных и рендеринг видео.

Ключевые компоненты GPU сервера:

• GPU (графические процессоры) - основной компонент, отвечающий за параллельную обработку и выполнение ресурсоемких вычислительных задач.
• CPU (центральные процессоры) - работает совместно с графическим процессором, управляя общей обработкой и делегируя задачи графическому процессору.
• Memory, RAM (оперативная память, ОЗУ) - необходима для временного хранения данных во время обработки задач.
• Network adapters (сетевые адаптеры) - обеспечивают доступ к серверам GPU и возможность объединения нескольких отдельных серверов в единый кластер.
• Storage (xранилище) - обеспечивает долгосрочное хранение данных. Предпочтительны высокоскоростные твердотельные накопители SSD или NVMe, обеспечивающие быстрый доступ к большим наборам данных.
• Cooling System (система охлаждения) - необходима для отвода тепла, выделяемого графическими процессорами, особенно при высокой нагрузке.

Учитывая общую конечную стоимость проектов с использованием GPU, правильный выбор платформы GPU сервера имеет решающее значение в проектах со сложными вычислениями. Стоимость даже самого "производительного" GPU сервера, с учетом стоимости CPU, памяти, сетевых адаптеров и других компонентов сервера, но без учета GPU адаптеров, может составлять лишь 20%-30% от стоимости GPU карт, которые будут установлены в выбираемый сервер.

Таким образом, выбор GPU-сервера для любого проекта начинается с выбора именно GPU адаптеров - их типа, количества и технических характеристик.

Выбор подходящих GPU карт, как мы отметили, является наиболее важным решением при проектировании вашего сервера GPU, поскольку он напрямую влияет на способность сервера обрабатывать определенные рабочие нагрузки. Необходимо принять во внимание следующие факторы:

Тип нагрузок

• Машинное обучение и ИИ (Deep Learning and AI training)
• Большие данные (Big Data)
• Рендеринг графики и видео, 3D моделирование (Graphics and Video Rendering)
• Финансы и блокчейн (Financial Analytics and Blockchain)
• Научные исследования (Data Analytics and Scientific Computing)
• Высокоскоростные вычисления (HPC)
• Игровая индустрия (Gaiming)

Под каждый тип нагрузки необходимо использовать различные GPU карты. Чаще всего это связано с используемым программным обеспечением, благо разработчики ПО указывают какие GPU карты наиболее подходят.

Количество GPU и их характеристики

• Один или несколько GPU процессоров - решение об использовании одного или нескольких GPU зависит от масштаба вашей рабочей нагрузки. Установки с несколькими GPU выгодны для крупномасштабных моделей глубокого обучения, высокопроизводительных вычислений (HPC) и ферм рендеринга, поскольку они позволяют выполнять распределенную обработку, сокращая общее время вычислений.
• Характеристики GPU карт - количество ядер (и их типы) и объем VRAM.
• Масштабируемость - если увеличение нагрузок в будущем имеет значение, выберите серверное шасси и материнскую плату, которые поддерживают дополнительные графические процессоры, гарантируя, что ваш сервер может расти в соответствии с требованиями вашей рабочей нагрузки. Некоторые серверы могут поддерживать до 8 и более графических процессоров, что обеспечивает значительную вычислительную мощность.

Масштабируемость может быть обеспечена как внутри GPU-сервера, путем объединения нескольких GPU карт в кластер, например, с помощью NWLink, так и путем объединения нескольких GPU-серверов в единый кластер.

Выбор "конкретной" модели GPU карт

• NVIDIA A100, H100, H200, B200 и т.д. - главное преимущество этих карт состоит в наличии большого количества тензорных ядер, известных своей производительностью в рабочих нагрузках искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений. Они представляют собой универсальные графические процессоры, который обеспечивает высокую пропускную способность памяти и ядра Tensor, оптимизированные для глубокого обучения.
• NVIDIA RTX - эта серия идеально подходит для творческих профессионалов и отлично справляется с задачами рендеринга, 3D-моделирования и создания контента благодаря трассировке лучей в реальном времени и рабочим процессам на базе искусственного интеллекта.
• AMD Radeon Instinct - для тех, кто ищет альтернативы NVIDIA, серия AMD Radeon Instinct обеспечивает конкурентоспособную производительность в задачах машинного обучения и HPC, а также мощную поддержку библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом.