У зв'язку з розвитком штучного інтелекту (ШІ) та збільшенням областей його застосування, створення серверів з ШІ стає надзвичайно важливим для різних галузей — від автомобільної промисловості до медицини, а також для освітніх та державних установ.
У цій статті розглядаються ключові компоненти для вибору сервера для ШІ, такі як центральний процесор (CPU) та графічний процесор (GPU). Підбір правильних процесорів дозволяє запускати високопродуктивні платформи та значно прискорювати обчислення, пов'язані з ШІ на виділеному чи віртуальному сервері.
Вибір процесора CPU
Процесор — основний компонент обчислювальної потужності сервера, який виконує команди користувача та обробляє дані. Його вибір суттєво впливає на продуктивність ШІ-сервера.
Основні гравці на ринку процесорів – це AMD та Intel. Лінійки процесорів Intel Xeon і AMD EPYC 8004/9004 є найбільш передовими і популярними розробками. Такі процесори забезпечують високу надійність та продуктивність, що робить їх ідеальним вибором для потужних серверів з ШІ.
Вибір графічного процесора (GPU)
GPU (графічний процесор) грає ключову роль роботі сервера з ШІ, прискорюючи обробку даних завдяки паралельним обчисленням. GPU розбиває завдання на дрібні сегменти та обробляє їх одночасно, що значно прискорює процес.
Особливо важливий GPU для навчання нейромереж, де обробка великих обсягів даних може тривати тижні чи навіть місяці. Сучасні GPU, такі як NVIDIA H100 із 8 ядрами, забезпечують досить високу продуктивність у процесі навчання. Вони оснащені тензорними ядрами четвертого покоління та підтримують дані нового типу FP8, що робить їх оптимальними для складних завдань ШІ.
Для інференсу (експлуатації навчених моделей) також важливим є правильний вибір GPU. Наприклад, NVIDIA H100, A100, L40S з великим обсягом пам'яті та високою пропускною здатністю, ідеально підходить для генеративних ШІ. Як більш бюджетну (але й менш потужну) альтернативу можна розглянути GPU AMD Instinct™ MI300X.
Оренда GPU у віртуальній хмарі може стати відмінним рішенням для тих, хто потребує високої обчислювальної потужності, але не готовий інвестувати в дороге обладнання. Послуги оренди GPU дозволяють гнучко керувати обчислювальними ресурсами, адаптуючись до потреб проекту, що змінюються. Це особливо корисно для стартапів та невеликих компаній, які можуть масштабувати свої ресурси зі зростанням бізнесу.
Які можна зробити висновки?
На основі розглянутих вище даних щодо вибору комплектуючих для сервера з ШІ, можна виділити наступні рекомендації: Для навчання складних моделей ІІ та роботи з мультимодальними нейромережами підійдуть процесори Intel Xeon та AMD EPYC останніх поколінь, а також GPU NVIDIA, наприклад H100 або L40S . Також GPU стануть чудовим рішенням для інференсу (експлуатації) моделей штучного інтелекту та машинного навчання.
Советы по выбору процессоров сервера для нейросетей
В связи с развитием искусственного интеллекта (ИИ) и увеличением областей его применения, создание серверов с ИИ становится чрезвычайно важным для различных отраслей — от автомобильной промышленности до медицины, а также для образовательных и государственных учреждений.
В этой статье рассматриваются ключевые компоненты для выбора сервера для ИИ, такие как центральный процессор (CPU) и графический процессор (GPU). Подбор правильных процессоров позволяет запускать высокопроизводительные платформы и значительно ускорять вычисления, связанные с ИИ на выделенном или виртуальном сервере.
Выбор процессора CPU
Процессор — основной компонент вычислительной мощности сервера, выполняющий команды пользователя и обрабатывающий данные. Его выбор существенно влияет на производительность ИИ-сервера.
Основные игроки на рынке процессоров — это AMD и Intel. Линейки процессоров Intel® Xeon® и AMD EPYC™ 8004/9004 являются наиболее передовыми и популярными разработками. Такие процессоры обеспечивают высокую надежность и производительность, что делает их идеальным выбором для мощных серверов с ИИ.
Выбор графического процессора (GPU)
GPU (графический процессор) играет ключевую роль в работе сервера с ИИ, ускоряя обработку данных благодаря параллельным вычислениям. GPU разбивает задачи на мелкие сегменты и обрабатывает их одновременно, что значительно ускоряет процесс.
Особенно важен GPU для обучения нейросетей, где обработка больших объемов данных может занимать недели или даже месяцы. Современные GPU, такие как NVIDIA H100 с 8 ядрами, обеспечивают достаточно высокую производительность в процессе обучения. Они оснащены тензорными ядрами четвертого поколения и поддерживают данные нового типа FP8, что делает их оптимальными для сложных задач ИИ.
Для инференса (эксплуатации обученных моделей) также важен правильный выбор GPU. Например, NVIDIA H100, A100, L40S с большим объемом памяти и высокой пропускной способностью, идеально подходит для генеративных ИИ. В качестве более бюджетной (но и менее мощной) альтернативы можно рассмотреть GPU AMD Instinct™ MI300X.
Аренда GPU в виртуальном облаке может стать отличным решением для тех, кто нуждается в высокой вычислительной мощности, но не готов инвестировать в дорогостоящее оборудование. Услуги аренды GPU позволяют гибко управлять вычислительными ресурсами, адаптируясь к изменяющимся потребностям проекта. Это особенно полезно для стартапов и небольших компаний, которые могут масштабировать свои ресурсы по мере роста бизнеса.
Какие можно сделать выводы?
На основе рассмотренных выше данных по выбору комплектующих для сервера с ИИ, можно выделить следующие рекомендации: Для обучения сложных моделей ИИ и работы с мультимодальными нейросетями подойдут процессоры Intel Xeon и AMD EPYC последних поколений, а также GPU NVIDIA, например H100 или L40S. Также GPU станут отличным решением для инференса (эксплуатации) моделей искусственного интеллекта и машинного обучения.
