Как выбрать GPU-сервер для задач искусственного интеллекта

GPU-серверы подходят для задач искусственного интеллекта (ИИ) благодаря архитектуре, которая ориентирована на параллельные вычисления. В отличие CPU, которые обрабатывают команды последовательно, GPU запускают тысячи операций в одно и тоже время. Машинное обучение, генерация изображений или работа с видео как раз требует такой многозадачности.

Услуги по аренде GPU-серверов для задач ИИ предоставляет партнер облачных решений. Сервер для задач ИИ выбирают с учётом конкретной задачи, оборудования и программного обеспечения. Универсальных решений для ИИ не существует — инфраструктура подстраивается под конкретную нагрузку.

GPU-серверы в основном используются для:

• Обучения нейронных сетей и больших моделей (например, генеративные нейросети или языковые системы) — сервер помогает быстро прогонять большой датасет, сделать fine-tuning и постоянное переобучение модели. Требуется максимальная вычислительная мощность, высокая пропускная способность между GPU (NVLink или аналоги) и большие объёмы памяти GPU.
• Компьютерного зрения — сервер нужен для обработки потока с камеры: детекция, сегментация, трекинг, контроль качества и видеоаналитика.
• Обработки естественного языка — AI-сервер нужен для чат-бота, суммаризация, классификация, поиск по документам и выполнение RAG-сценария.
• Генеративного ИИ — генерация контента: текст, изображения, видео и аудио, обслуживание больших языковых моделей.
• Инференс моделей в производстве — запуск уже обученных моделей. Здесь важны стабильность и надёжность, энергоэффективность, оптимизация под конкретные модели (иногда достаточно меньшей точности вычислений) и масштабируемость для обработки множества параллельных запросов.
• Исследовательские задачи и разработка — для команд, занимающихся исследованиями и разработкой, важны гибкость и универсальность конфигурации, хорошее соотношение цена/производительность, возможность быстрого переключения между задачами.

Виды

Некоторые типы GPU-серверов для задач ИИ:

• Специализированная платформа — например, NVIDIA DGX — готовые, оптимизированные серверы с предустановленным программным обеспечением.
• Универсальная платформа — например, Supermicro GPU SuperServer —поддерживает до 16 GPU в одном корпусе.
• Серверы с несколькими GPU — многие задачи глубокого обучения можно распараллеливать на несколько видеокарт (distributed training). В этом случае важны технологии, которые ускоряют обмен данными между GPU, например, NVLink/NVSwitch.

Дата публикации статьи: 30.01.2021