Как выбрать 10 Дек 2025
.14 мин.
Как выбрать Искусственный интеллект в корпоративных и промышленных задачах опирается на специализированную серверную инфраструктуру. Классические CPU-серверы не справляются с нагрузками, связанными с обучением и выполнением нейросетевых моделей. Основу таких систем составляют GPU-ускорители, а архитектура сервера подбирается под конкретный сценарий — обучение, инференс или смешанные вычисления.
В современных ИИ-серверах ключевую роль играют графические ускорители NVIDIA и серверные процессоры AMD EPYC. Такое сочетание стало отраслевым стандартом благодаря высокой плотности вычислений, пропускной способности памяти и масштабируемости. В статье последовательно разобраны принципы построения ИИ-серверов, различия между GPU-платформами и подходы к выбору конфигурации под реальные задачи.
Почему для ИИ нужны специализированные серверы
Нагрузки, связанные с машинным обучением и нейросетями, отличаются от классических серверных сценариев. Основная вычислительная работа выполняется над большими массивами данных с высокой степенью параллелизма. CPU в таких задачах используется для управления потоками, подготовки данных и взаимодействия с хранилищами, а основная нагрузка переносится на GPU.
Специализированные серверы для ИИ проектируются с учетом нескольких факторов: высокой плотности графических ускорителей, увеличенного энергопотребления, требований к охлаждению и пропускной способности внутренних шин. Обычные серверные корпуса и блоки питания не рассчитаны на установку нескольких A100 или H100, поэтому ИИ-платформы используют усиленные шасси, мощные БП и оптимизированную разводку PCIe и NVLink.
Архитектура GPU NVIDIA для ИИ
Графические ускорители NVIDIA стали базовым элементом серверов для машинного обучения и глубоких нейросетей за счет архитектуры, ориентированной на массово-параллельные вычисления. В отличие от CPU, GPU содержит тысячи вычислительных ядер, способных одновременно обрабатывать операции над матрицами и тензорами — именно этот тип вычислений лежит в основе современных моделей ИИ.
CUDA и экосистема программного обеспечения
Ключевое отличие NVIDIA — программная экосистема CUDA. Это полноценная платформа для разработки и оптимизации вычислений на GPU. Большинство популярных фреймворков машинного обучения, включая PyTorch, TensorFlow и JAX, изначально оптимизированы под CUDA. Это снижает время внедрения и позволяет использовать готовые библиотеки без доработок на уровне кода.
Для серверной эксплуатации важно, что CUDA поддерживает распределенные вычисления и масштабирование на несколько GPU в одном узле и между узлами кластера. Это критично при обучении крупных моделей, где одна видеокарта физически не вмещает всю модель или набор данных.
Tensor Cores и вычисления для нейросетей
Современные NVIDIA оснащаются Tensor Cores — специализированными блоками для тензорных операций. Они ускоряют умножение матриц и работу с пониженной точностью, что используется при обучении и инференсе нейросетей.
В практических сценариях это выражается в поддержке форматов FP16, BF16 и FP8. Переход на такие форматы позволяет существенно увеличить производительность без заметной потери точности моделей. Именно за счет Tensor Cores ускорители серий A100, H100 и H200 демонстрируют кратный рост производительности по сравнению с классическими GPU предыдущих поколений.
NVLink и масштабирование внутри
Для задач ИИ важно не только наличие мощных GPU, но и скорость обмена данными между ними. NVIDIA использует интерфейс NVLink, который обеспечивает пропускную способность на порядки выше, чем стандартный PCIe.
В серверах с 4–8 GPU NVLink позволяет объединять ускорители в единую вычислительную среду. Это снижает задержки при обмене параметрами модели и ускоряет обучение распределенных нейросетей. В топовых конфигурациях используется NVSwitch, который обеспечивает полнофункциональное соединение между всеми GPU внутри сервера.
Память и работа с большими моделями
Объем и тип видеопамяти влияют на возможность работы с крупными моделями. Серверные ускорители NVIDIA используют HBM-память с высокой пропускной способностью. Например, A100 и H100 оснащаются десятками гигабайт HBM, что позволяет размещать большие модели целиком в памяти GPU.
Для корпоративных и исследовательских задач это означает меньшее количество обращений к системной памяти и дискам, более стабильную производительность и предсказуемое время обучения.
Разделение ролей
Часть ускорителей выделяется под обучение, другие — под инференс или обработку потоковых данных. Архитектура NVIDIA поддерживает такие сценарии за счет механизмов виртуализации и изоляции ресурсов, что важно при совместном использовании инфраструктуры несколькими командами или сервисами.
Роль процессоров AMD EPYC
В серверных платформах для искусственного интеллекта центральный процессор выполняет вспомогательную, но критически важную функцию. CPU отвечает за управление вычислительными потоками, подготовку данных, работу с хранилищами и сетевыми интерфейсами. При высокой плотности GPU именно от процессора зависит, насколько эффективно ускорители будут загружены.
Процессоры AMD EPYC полезны в ИИ за счет архитектурных особенностей, которые хорошо сочетаются с GPU-нагрузками.
Почему EPYC подходит для GPU-серверов
Архитектура EPYC рассчитана на работу с большим количеством подключенных устройств и высокой интенсивностью обмена данными. В серверах с несколькими GPU это критично, поскольку ограничения чаще возникают на уровне ввода-вывода, а не в вычислительной части.
Характеристики, которые влияют на работу:
- большое количество линий PCIe, позволяющее подключать 4–8 GPU без использования дополнительных коммутаторов
- высокая пропускная способность памяти, важная для подготовки и передачи данных
- масштабируемость по ядрам без резкого роста энергопотребления
- поддержка современных стандартов PCIe и высокоскоростных сетевых адаптеров
Такое сочетание позволяет CPU не ограничивать работу графических ускорителей даже при интенсивных нагрузках.
Баланс CPU и GPU в ИИ-конфигурациях
В ИИ-серверах процессор редко становится основным источником вычислительной мощности, но его роль не надо недооценивать. Недостаточно производительный CPU приводит к простоям, увеличению задержек и снижению общей эффективности системы.
На практике баланс строится по принципу достаточности. Процессор подбирается так, чтобы:
- обеспечивать стабильную подачу данных на все GPU
- обслуживать сетевые и дисковые операции без задержек
- не создавать узких мест при масштабировании на несколько узлов
AMD EPYC хорошо вписывается в этот подход за счет большого выбора моделей — от энергоэффективных решений до процессоров с высокой плотностью ядер для тяжелых сценариев.
EPYC в распределенных ИИ-кластерах
При построении кластеров для обучения нейросетей важно, чтобы каждый узел имел сопоставимую архитектуру и предсказуемую производительность. EPYC используется в таких системах как основа для унифицированных GPU-нод, где несколько серверов объединяются через высокоскоростную сеть.
Это упрощает масштабирование и снижает сложность эксплуатации. Инфраструктура остается управляемой, а производительность растет линейно при добавлении новых узлов.
Как выбрать GPU для задач искусственного интеллекта
Выбор графического ускорителя для ИИ-сервера напрямую зависит от типа нагрузки. Универсального GPU, одинаково эффективного для всех сценариев, не существует. Ошибка на этапе подбора приводит либо к избыточным затратам, либо к ограничениям по производительности уже на старте проекта.
При проектировании серверов для ИИ обычно рассматривают три базовых сценария: обучение моделей, инференс и смешанные нагрузки.
GPU для обучения нейросетей
Обучение требует максимальной вычислительной мощности и высокой пропускной способности памяти. В процессе обучения модель многократно проходит через большие массивы данных, а параметры постоянно пересчитываются и синхронизируются между GPU.
Для таких задач используются серверные ускорители с большим объемом HBM-памяти и поддержкой высокоскоростного межсоединения. Типовые требования к GPU для обучения:
- большой объем видеопамяти для размещения модели и батчей данных
- высокая производительность в FP16, BF16 и FP8
- поддержка NVLink или аналогичных технологий для объединения нескольких GPU
- стабильная работа под длительной нагрузкой
Ускорители уровня A100, H100 и H200 применяются именно в этом сценарии, поскольку рассчитаны на непрерывные вычисления и масштабирование внутри одного сервера и между узлами кластера.
GPU для инференса
Инференс — это выполнение уже обученной модели. Здесь на первый план выходят задержки, энергоэффективность и плотность размещения ускорителей. Требования к видеопамяти обычно ниже, чем при обучении, а вычисления часто выполняются с пониженной точностью.
В таких задачах GPU подбирается с учетом:
- достаточного объема памяти для модели
- высокой производительности при низком энергопотреблении
- возможности установки нескольких ускорителей в одном сервере
- поддержки виртуализации и изоляции ресурсов
Для инференса часто используются ускорители классов L40S, RTX6000 Ada и аналогичные решения, которые хорошо подходят для обслуживания потоковых запросов и прикладных сервисов.
Смешанные сценарии и универсальные конфигурации
Во многих проектах обучение и инференс выполняются на одной и той же инфраструктуре. Это характерно для внутренних корпоративных систем, где модели регулярно дообучаются и сразу вводятся в эксплуатацию.
В таких случаях выбираются универсальные GPU, способные работать как под тяжелыми вычислениями, так и под сервисной нагрузкой. Конфигурация сервера проектируется с запасом по питанию и охлаждению, чтобы выдерживать пики нагрузки при обучении.
Влияние памяти GPU на масштаб моделей
Объем видеопамяти напрямую определяет максимальный размер модели, с которой можно работать без сложных схем разбиения. Недостаток памяти приводит к использованию градиентного чекпоинтинга, offload в системную память и других компромиссных техник.
При росте моделей выбор GPU по памяти становится не менее важным, чем выбор по чистой вычислительной мощности.
Типичные ошибки при выборе
На этапе проектирования часто допускаются одни и те же просчеты:
- выбор без учета сценария использования
- ориентация только на пиковые TFLOPS без анализа памяти и interconnect
- недооценка требований к охлаждению и питанию
- попытка использовать потребительские GPU в круглосуточной серверной нагрузке
Конструкция серверов для ИИ: питание, охлаждение и размещение
Аппаратная архитектура ИИ-серверов заметно отличается от классических серверных систем. Основные ограничения здесь связаны не с вычислительной частью, а с энергопотреблением, тепловыделением и физическим размещением ускорителей. Ошибки на этом уровне приводят к нестабильной работе и невозможности масштабирования.
Корпус и форм-фактор
Серверы для ИИ используют специализированные шасси, рассчитанные на установку нескольких полноразмерных GPU. Распространены корпуса формата 4U–8U, реже применяются плотные 2U-решения с выносными модулями охлаждения.
Размер корпуса определяется сразу несколькими факторами: длиной и толщиной видеокарт, схемой охлаждения, количеством блоков питания и разводкой шин PCIe и NVLink. Универсальные серверные корпуса для таких задач не подходят из-за ограничений по воздухообмену и нагрузке на плату.
Питание и энергопотребление
Современные GPU уровня A100, H100 или H200 потребляют сотни ватт каждый. При установке 4–8 ускорителей суммарное энергопотребление сервера может превышать несколько киловатт.
Для работы в таком режиме используются:
- резервируемые блоки питания высокой мощности
- отдельные линии электропитания в серверной
- системы мониторинга нагрузки и температуры
Недостаток питания приводит к троттлингу GPU и нестабильной работе под нагрузкой, поэтому расчет энергопотребления выполняется с запасом.
Охлаждение и тепловой режим
Тепловыделение — один из ключевых факторов при проектировании ИИ-серверов. В зависимости от конфигурации применяются разные схемы охлаждения: усиленное воздушное, направленные воздушные каналы или жидкостное охлаждение.
Перегрев отдельных компонентов снижает срок службы оборудования и может вызывать непредсказуемые сбои при длительных вычислениях.
Размещение и межсоединения
Физическое расположение ускорителей влияет на пропускную способность и задержки обмена данными. В серверных платформах для ИИ GPU размещаются таким образом, чтобы минимизировать длину соединений и обеспечить корректную работу NVLink и NVSwitch.
При высокой плотности ускорителей важна согласованность всех компонентов:
- материнская плата с поддержкой нужного количества линий PCIe
- корректная топология соединений между GPU
- совместимость с выбранными CPU и сетевыми адаптерами
Нарушение этой логики приводит к тому, что часть GPU работает через узкие места, что снижает эффективность всей системы.
Эксплуатационные ограничения
Даже корректно собранный сервер для ИИ предъявляет приличные требования к инфраструктуре дата-центра. Не каждая серверная стойка и система кондиционирования рассчитаны на такую плотность мощности.
Перед внедрением ИИ-серверов оцениваются возможности площадки по питанию, охлаждению и резервированию. Это позволяет избежать ситуаций, когда оборудование физически невозможно эксплуатировать в существующих условиях.
Практические сценарии использования ИИ-серверов в корпоративной среде
На практике серверы для ИИ редко используются абстрактно «под нейросети». Конфигурация инфраструктуры почти всегда определяется прикладной задачей, требованиями к масштабированию и режимом эксплуатации. Ниже приведены основные сценарии, которые чаще всего встречаются в корпоративных и промышленных проектах.
Обучение моделей внутри компании
Крупные компании все чаще обучают модели на собственных данных. Это связано с требованиями к безопасности, регуляторными ограничениями и необходимостью контролировать качество данных.
ИИ-серверы в таком сценарии используются для:
- обучения моделей компьютерного зрения
- обработки текстов и документов
- внутренних рекомендательных систем
- анализа логов и телеметрии
Как правило, применяются серверы с 4–8 GPU, объединенными через NVLink, и возможностью масштабирования в кластер. Обучение выполняется периодически, но с высокой нагрузкой на оборудование.
Инференс в продуктивных системах
Инференс — наиболее распространенный сценарий эксплуатации ИИ-серверов. Модель уже обучена и используется как часть прикладного сервиса: поиск, классификация, генерация текста, распознавание изображений.
Для таких задач характерны:
- круглосуточная работа
- требования к низким задержкам
- высокая плотность запросов
- предсказуемая нагрузка
В этом случае чаще применяются серверы с меньшим числом GPU, но с возможностью размещения нескольких ускорителей в одном узле. Приоритет смещается в сторону энергоэффективности и стабильности.
Гибридный режим: обучение и инференс
Во многих корпоративных системах обучение и инференс выполняются на одной инфраструктуре. Модель дообучается по расписанию или при накоплении новых данных, поэтому сразу используется в рабочих процессах.
Такой подход требует:
- универсальных GPU
- запаса по питанию и охлаждению
- гибкой оркестрации ресурсов
Серверы проектируются с учетом пиковых нагрузок, а распределение задач между GPU меняется динамически.
ИИ в научных и инженерных расчетах
ИИ-серверы активно применяются в задачах моделирования, анализа изображений, обработки сигналов и других инженерных расчетах. Здесь часто используются смешанные нагрузки, где GPU выполняют как нейросетевые, так и классические численные вычисления.
Важную роль играют высокая пропускная способность памяти и скорость обмена между ускорителями. Такие проекты часто масштабируются в кластеры с высокоскоростной сетью.
Типовая логика выбора конфигурации
Независимо от сценария, выбор сервера для ИИ обычно строится по одной логике:
- определить тип нагрузки и режим работы
- оценить требования к памяти и масштабированию
- подобрать GPU под задачу
- обеспечить достаточную CPU-поддержку
- проверить ограничения по питанию и охлаждению
Такой подход позволяет избежать перерасхода бюджета и проблем при эксплуатации.
Масштабирование ИИ-инфраструктуры: от одного сервера к кластеру
По мере роста моделей и объема данных одиночный сервер перестает справляться с нагрузкой. В этот момент встает вопрос масштабирования. Для ИИ-инфраструктуры оно устроено иначе, чем в классических серверных системах: ключевую роль играют не только CPU и сеть, но и способы объединения GPU между собой.
Одиночный GPU-сервер как стартовая точка
Один сервер с несколькими GPU подходит для пилотных проектов, внутренних экспериментов и ограниченных задач обучения. Такие системы проще в эксплуатации и не требуют сложной сетевой инфраструктуры.
Их преимущества:
- минимальная сложность внедрения
- отсутствие сетевых задержек между GPU
- быстрый запуск проекта
Ограничение очевидно — масштаб вычислений упирается в количество GPU внутри одного корпуса и доступный объем памяти.
Кластер из нескольких GPU-серверов
При росте моделей и времени обучения применяется горизонтальное масштабирование. Несколько серверов объединяются в кластер и работают как единая вычислительная система.
Для этого используются:
- высокоскоростные сетевые адаптеры
- технологии распределенного обучения
- синхронизация параметров между узлами
В таких конфигурациях важна одинаковая архитектура серверов. Разнородные узлы усложняют балансировку нагрузки и могут снижать общую эффективность обучения.
Сеть как критический компонент
При масштабировании роль сети становится сопоставимой с ролью GPU. Для обучения крупных моделей объем передаваемых данных между узлами очень высок, и стандартные сетевые решения становятся узким местом.
В ИИ-кластерах применяются сети с низкими задержками и высокой пропускной способностью. Это позволяет сократить время синхронизации и избежать простоя GPU в ожидании данных.
Готовые платформы и референсные архитектуры
Для крупных проектов используются готовые архитектуры, в которых заранее продуманы все уровни — от размещения GPU до сетевой топологии. Такие решения позволяют масштабировать инфраструктуру предсказуемо и без сложных доработок.
Преимущество этого подхода заключается в том, что:
- конфигурации проверены под нагрузкой
- упрощается сопровождение и обновление
- снижаются риски ошибок при проектировании
Экономика масштабирования
Важно учитывать, что рост количества GPU не всегда дает линейный прирост производительности. На определенном этапе эффективность начинает зависеть от сети, программного стека и оптимизации моделей.
Поэтому масштабирование ИИ-инфраструктуры требует оценки не только аппаратных ресурсов, но и алгоритмов обучения, структуры данных и используемых фреймворков.
Эксплуатация и сопровождение ИИ-серверов
После ввода ИИ-серверов в работу основная сложность смещается с подбора оборудования на стабильную эксплуатацию. Высокая плотность вычислений, энергопотребление и длительные нагрузки требуют иного подхода к обслуживанию по сравнению с классическими серверными системами.
Надежность и режимы работы
ИИ-серверы часто работают в непрерывном режиме. Обучение моделей может идти сутками или неделями, а инференс в продуктивных системах выполняется без остановок. В таких условиях критично исключить единичные точки отказа.
На практике это достигается за счет:
- резервирования блоков питания и сетевых интерфейсов
- мониторинга температуры и нагрузки GPU
- использования проверенных серверных платформ
- планового обслуживания без остановки всей системы
Даже кратковременные сбои могут приводить к потере прогресса обучения или деградации сервисов.
Мониторинг и контроль нагрузки
Эффективная эксплуатация ИИ-серверов невозможна без постоянного мониторинга. Контролируется не только загрузка CPU и GPU, но и состояние памяти, межсоединений и сетевых интерфейсов.
Мониторинг позволяет:
- выявлять узкие места в конфигурации
- предотвращать перегрев и троттлинг
- корректно распределять задачи между GPU
- прогнозировать необходимость расширения инфраструктуры
Без этих данных серверы могут формально работать, но использоваться неэффективно.
Обновления и совместимость
ИИ-инфраструктура тесно связана с программным стеком. Драйверы GPU, версии CUDA, фреймворки машинного обучения и операционная система должны оставаться совместимыми между собой.
Обновления выполняются аккуратно и поэтапно. Резкие переходы на новые версии без тестирования могут приводить к снижению производительности или нестабильной работе. В крупных системах часто поддерживается несколько сред — рабочая и тестовая.
Жизненный цикл оборудования
Серверы для ИИ имеют более интенсивный режим эксплуатации, чем универсальные серверы. Это влияет на срок службы компонентов, особенно GPU и систем охлаждения.
При планировании инфраструктуры учитываются:
- ожидаемый срок актуальности GPU под текущие модели
- возможность апгрейда без замены всего сервера
- остаточная нагрузка после обновления моделей
Такой подход позволяет постепенно обновлять инфраструктуру, а не менять ее целиком.
Организационные аспекты эксплуатации
ИИ-серверы обычно используются несколькими командами или проектами одновременно. Это требует контролируемого распределения вычислительных ресурсов и понятных приоритетов между задачами.
Ограничение доступа к GPU, квоты и правила запуска нагрузок снижают риск перегрузки системы и позволяют сохранять стабильную работу инфраструктуры при совместном использовании.
Как собрать целостную ИИ-инфраструктуру
ИИ-серверы не существуют как отдельные устройства. Они работают как часть инфраструктуры, где каждый уровень влияет на итоговую производительность и стабильность. Ошибки на любом этапе — от выбора GPU до эксплуатации — накапливаются и проявляются уже в рабочей системе.
Логика построения ИИ-инфраструктуры обычно начинается с задач. Тип моделей, объем данных, режим работы и требования к масштабированию определяют класс GPU, объем памяти и схему объединения ускорителей. После этого подбирается CPU, способный обслуживать поток данных без ограничений по вводу-выводу и сетевым операциям.
Физическая архитектура сервера задает пределы роста. Питание, охлаждение и размещение GPU определяют, сколько ускорителей можно использовать эффективно и в каком режиме. Эти параметры нельзя компенсировать программными настройками, поэтому они учитываются заранее.
Масштабирование переводит систему из одиночного сервера в кластер, где ключевыми становятся сеть и согласованность узлов. Производительность перестает быть суммой характеристик отдельных GPU и начинает зависеть от архитектуры целиком.
Эксплуатация замыкает цикл. Мониторинг, обновления и контроль нагрузки позволяют сохранять предсказуемость работы и использовать ресурсы рационально. Именно на этом этапе становится видно, насколько корректно была спроектирована система изначально.
ИИ-инфраструктура складывается из аппаратных и программных компонентов, которые подбираются под конкретные задачи. Когда система спроектирована с учетом реальных нагрузок, в ней нет лишних ресурсов, проще поддерживать стабильную работу и легче наращивать мощности по мере роста требований, не перестраивая все заново.
Рассылка SERVERICT о самом важном!
Мы делимся новостями отрасли, мнениями экспертов, полезными обзорами и обновлениями услуг.
Получайте уведомления от нас — будьте в курсе самого важного!
0 комментариев