Как выбрать выделенный GPU сервер под бизнес-проект

GPU серверы используют для высокопроизводительных вычислений в самых разных отраслях, от майнинга криптовалют до машинного обучения. Неудивительно, что почти все крупные европейские сервис-провайдеры предлагают коммерческим компаниям и предприятиям в аренду оборудование с GPU процессорами, а также оказывают услуги по проектированию, сборке и техническому обслуживанию серверов с графическими чипами.

Основное преимущество GPU процессоров в том, что они способны эффективно обрабатывать параллельные потоки данных в больших объемах, тогда как CPU спроектированы для последовательного выполнения задач. Первоначально GPU использовались для обработки тяжёлой графики, но позднее область их применения существенно расширилась и теперь графические ускорители намного чаще используют для общих вычислений.

Ведущие мировые производители оборудования учитывают рыночный спрос и разрабатывают специальные GPU-чипы, которые лучше всего оптимизированы под конкретные задачи параллельной обработки данных, например, для обучения нейросетей и логического вывода. Однако серверы с графическими процессорами по-прежнему являются лучшим решением и в тех случаях, когда необходимо решать задачи, связанные с рендерингом видео, обработкой графики, анализом и моделированием на основе огромных баз данных. Именно поэтому при сборке сервера под конкретный проект важно не только учитывать бизнес-требования, но и следовать рекомендациям производителей.

Проектирование и запуск GPU-сервера – сложная инженерная задача, которая не всегда под силу даже опытным IT-специалистам. Некоторые европейские сервис-провайдеры предлагают своим клиентам бесплатные услуги по сборке серверов с графическими процессорами и сервис по техническому обслуживанию оборудования. Специалисты нашего портала могут подсказать, как правильно выбрать GPU сервер под конкретные задачи и при этом сэкономить на услугах. Чтобы получить эту информацию, запишитесь на бесплатную онлайн-консультацию.

Когда бизнесу нужен выделенный GPU сервер

Во многих отраслях высокопроизводительные вычисления являются не просто вспомогательным инструментом, а единственно возможным способом эффективно конкурировать на рынке. GPU серверы для организации бизнес-процессов используют как небольшие коммерческие компании, так и крупные корпорации. Вместе с развитием технологий появляются и новые области применения.

GPU для искусственного интеллекта

Основной принцип обучения нейросети – это настройка внутренних параметров с помощью большого количества математических операций на основе большого количества входящих данных. С этой задачей лучше всего справляются именно GPU ускорители.

Графические чипы наиболее эффективны при обработке изображений и языковых моделей. Анализ и классификация визуальных данных, например, нужны для разработки умных систем безопасности и производителям автомобилей для создания систем автоматического управления. Технологии распознавания речи активно используются при организации онлайн-сервисов и в разработке WEB приложений. Прогресс в области развития искусственного интеллекта спровоцировал огромный спрос на GPU серверы для машинного обучения (ML), глубокого обучения (DL)  и логического вывода.

GPU для финансов и блокчейна

В финансовой сфере GPU серверы используют для анализа и прогнозирования на основе больших объемов данных. С помощью сложных алгоритмов выявляют механизмы и закономерности, помогающие принимать обоснованные финансовые решения. Высокопроизводительные вычисления востребованы в биржевой торговле, а также для обеспечения безопасности финансовых операций. В мире криптовалют серверы с графическими чипами используют для майнинга и добавления информации в блокчейн.

GPU для научных исследований

В таких областях как физика, астрономия и экология генерируются огромные массивы данных, с обработкой которых лучше всего справляются именно графические чипы. Процессы имитации и моделирования глобальных систем требуют использования сложных математических формул для миллионов точек данных. GPU процессоры выполняют эти операции для каждой точки одновременно, что позволяет ученым получать результаты симуляций значительно быстрее.

GPU для медицины и биотехнологий

Высокопроизводительные вычисления необходимы для моделирования биологических структур и расчета реакций в них. Серверы с GPU процессорами помогают сравнивать последовательности ДНК, прогнозировать заболевания и находить эффективное лечение. Графические чипы позволяют учёным быстро и с высокой точностью обрабатывать геномные данные. Результаты анализа генома становятся базой для более эффективных исследований в области онкологических заболеваний, дают возможность выводить на рынок более эффективные препараты.

GPU для графики и рендеринга

Обработка 3D-графики, создание детальных и реалистичных изображений – еще одна сфера применения серверов с GPU процессорами. Таким приложениям как AutoCAD, Adobe Illustrator и Photoshop графические процессоры необходимы для повышения производительности. GPU чипы помогают корректировать изображения и выводить картинку на дисплей в режиме реального времени. Технологии рендеринга (поэтапного создания объемного изображения) были бы невозможны без использования графических процессоров.

GPU для архитектуры, строительства и проектирования

Серверы с графическим процессорами необходимы при проектировании объемных 3D моделей, содержащих тысячи связанных друг с другом элементов. Сложная обработка графики используется при моделировании архитектурных сооружений и промышленных объектов, востребована в архитектурных и конструкторских бюро. Создание самолетов, вертолетов и кораблей уже давно не обходится без 3D проектирования. GPU серверы помогают наладить совместную работу инженеров даже в условиях удаленного доступа.

GPU для гейминга и VR

Не секрет, что именно видеоигры послужили основным катализатором развития компьютерных технологий и GPU процессоров, в частности. Графика в играх с каждым годом становится всё сложнее, а для создания реалистичных изображений нужно определять положение и цвет каждого пикселя на экране. Именно графические чипы делают расчёты, создают реалистичные движения и взаимодействия, позволяя геймерам погружаться в фантастические миры, отрисованные с удивительной точностью.

Для виртуальной реальности вычислительные требования еще выше. Создание стереоскопического 3D-эффекта требует одновременного показа одной и той же сцены сразу с двух различных ракурсов, а это удваивает нагрузку на GPU процессоры. Использование приложений с технологией виртуальной реальности возможно только лишь при использовании высокопроизводительных вычислений с использованием GPU.

CPU против GPU. Чем GPU процессоры отличаются от обычных CPU

Важнейшим элементом GPU процессора являются его ядра, которые изначально рассчитаны на параллельную работу. Ядра GPU процессора проще, чем у CPU, но их намного больше. Например, один из самых мощных CPU AMD EPYC 9554 имеет 64 ядра, а передовой GPU процессор NVIDIA H100 содержит 12592 ядра CUDA.

Ядра графического процессора можно разбить на несколько категорий:

• CUDA – это ядра общего назначения, предназначенные для параллельного вычисления. Они используются в процессорах NVIDIA, в чипах AMD аналогичная роль отводится потоковым процессорам, а у Intel – шейдерным ядрам.
• Тензорные ядра – специальная разработка NVIDIA. Они предназначены для умножения матриц и специально создавались для работы с искусственным интеллектом. В архитектуре Ampere используются тензорные ядра 3-го поколения, которые почти в 20 раз быстрее чем вычислительные единицы 2-го поколения.
• Ядра для трассировки лучей – предназначены для обработки аудио и видео в реальном времени методом рендеринга. Также их можно использовать для ускорения графики в видеоиграх и других приложениях, где используется 3D или VR. Суть рендеринга в имитации процессов отражения света в пространстве при прохождении через различные материалы. Технология трассировки лучей применялась и ранее, но лишь недавно появилась возможность реализовать её для пересчёта подвижной графики в реальном времени. У NVIDIA ядра для трассировки лучей носят название RT, у AMD – ускорители RAY.

В некоторых графических процессорах могут присутствовать сразу 3 вида ядер, но их количество не будет одинаковым. В некоторых чипах ядра для трассировки лучей отсутствуют, но количество тензорных – увеличено.

Нетрудно сделать вывод, что определённые модели графических процессоров оптимизируются производителями под конкретный тип задач. Для наглядного сравнения можно привести в пример несколько GPU чипов от NVIDIA.

Как выбирают комплектующие для GPU сервера

Серверы с графическим ускорителем имеют примерно ту же архитектуру и набор комплектующих, что и обычный сервер, но их задачи решаются в контексте больших объёмов данных и высоких вычислительных мощностей. Именно по этой причине для организации GPU серверов выбирают оборудование с высокими показателями скорости и производительности.

CPU

CPU часто называют «мозгом» сервера, отвечающим за выполнение всех основных задач и взаимодействий. Он управляет работой операционной системы, регулирует взаимодействие аппаратных частей, выполняет общие вычисления. Cреди CPU x86 на базе CISC лучшими на рынке пока являются процессоры линейки Intel® Xeon® 5-го поколения и AMD EPYC™ 9004. Любой из этих процессоров подходит, если требуется отличная производительность в сочетании с надежной экосистемой.

GPU

Графические процессоры выбирают в зависимости от области использования GPU сервера и бизнес-требований к конкретному проекту. Если требуется максимальная вычислительная мощность для обучения нейросетей, лучшими вариантами пока выглядят ускорители NVIDIA HGX™ H100 и GPU Instinct ™ MI300X от AMD. В тех случаях, когда нет необходимости гнаться за максимальной производительностью, можно использовать графические чипы NVIDIA L4, NVIDIA L40 или NVIDIA L40S.

Для рендера и гейминга рекомендуют графические чипы NVIDIA RTX 3090 или RTX 4090, а также NVIDIA RTX A5000.

Оперативная память и накопители

Лучшим типом оперативной памяти пока остаётся DDR5 SDRAM – пятое поколение ОЗУ с двойной скоростью передачи. Однако для любого GPU сервера одного модуля памяти в любом случае будет недостаточно. В некоторых форм-факторах сервера содержится до 48 слотов DIMM. Общий объём оперативной памяти для промышленных решений может составлять до 1024 GB RAM.

Общий объем твердотельных накопителей также выбирают в зависимости от технических требований к проекту. При сборке GPU серверов почти во всех случаях используют твердотельные накопители стандарта NVME. Они характеризуются наиболее высокой скоростью передачи и наименьшими показателями задержки.

Форм-фактор

Форм-фактором определяется количество мест в стойке, которое будет занимать сервер. Измеряется размер форм-фактора в монтажных единицах, называемых юнит (U). Ширина сервера всегда одинакова, а вот высота будет прямо зависеть от количества U, поскольку юниты располагаются один над другим. Исключение составляют серверы форм-фактора Tower, которые по форме напоминают классический системный блок персонального компьютера.

При сборке GPU серверов обычно задействуют форм-факторы с высотой от 1 до 8 U. Один U в среднем содержит до 4 графических процессоров. GPU чипы характеризуются высокой теплоотдачей, поэтому, чем плотнее расположены ускорители, тем сложнее система охлаждения. При проектировании сервера нужно помнить и о том, что чем больше U предусмотрено форм-фактором, тем дороже будет обходиться аренда стойки в дата-центре.

Выделенный GPU сервер или GPU VPS сервер?

Крупные европейские сервис-провайдеры предлагают в аренду не только физические серверы, но и услуги по организации виртуальных GPU серверов. У каждого варианта есть свои преимущества и недостатки.

Аренда выделенного GPU сервера позволяет заказчику получить полный контроль над оборудованием и программным обеспечением, что в некоторых случаях является критичным требованием. Кроме того, в долгосрочной перспективе аренда собственного оборудования оказывается выгоднее. Некоторые европейские сервис-провайдеры предлагают выделенные GPU серверы в лизинг, что значительно снижает финансовую нагрузку на организацию бизнес-проекта.

Главный минус выделенного сервера с графическим процессором – необходимость самостоятельного обслуживания и ремонта оборудования, обязанность заниматься вопросами лицензирования ПО. Кроме того, масштабировать ресурсы выделенного сервера значительно сложнее, чем виртуального.

Аренда виртуального GPU сервера избавляет заказчика от необходимости самостоятельно обслуживать и ремонтировать оборудование, обновлять ПО и решать вопросы лицензирования. Есть и другие важные плюсы:

• Быстрый старт. Настройка и запуск виртуального сервера даже в индивидуальной конфигурации занимает минимум времени. Заказчик может получить полностью функционирующий и готовый к работе сервер за 1-3 дня. Время старта заранее подготовленных конфигураций может составлять часы и даже минуты.
•  Гибкие возможности масштабирования. Параметры виртуального сервера можно быстро изменить, например, добавить памяти или увеличить вычислительную мощность, если это необходимо. Современные облачные технологии дают почти неограниченные возможности для наращивания ресурсов виртуальных GPU серверов.
• Возможность аренды по схеме «Плати, если используешь» (Pay-as-you-use). Заказчик может оплачивать лишь те мощности, которые ему необходимы, и защитить себя от ситуации, когда он вынужден оплачивать зарезервированные, но по каким-то причинам невостребованные ресурсы.

Главный минус использования виртуального сервера – относительно высокая стоимость. Ситуация на рынке показывает, что для большинства коммерческих компаний именно финансовый критерий является определяющим. Намного проще арендовать высокопроизводительный GPU сервер у сервис-провайдера, чем платить высокую цену за облачное решение.

Ольга Буянова

Консультант по хостинговым решениям, сетевым и облачным технологиям

Бесплатная консультация с экспертом по хостинговым решениям, сетевым и облачным технологиям.

30-минутная консультация, в ходе которой вы сможете определить, какой выделенный GPU сервер нужен под бизнес-проект.

Получить консультацию

Как сэкономить на аренде GPU сервера и размещении в дата-центре класса Tier 3

Высокопроизводительные графические процессоры являются весьма дорогостоящим оборудованием. Например, рыночная стоимость графического ускорителя NVIDIA HGX™ H100 составляет около 40000€. В некоторых случаях таких GPU чипов может понадобиться несколько. Таким образом, оптимизация расходов на стадии разработки и запуска проекта является актуальной даже для крупных компаний.

Удобным решением является приобретение GPU сервера в лизинг. Обычно контракт с сервис-провайдером заключается на срок от 2 до 5 лет, а сумма первого платежа составляет всего 2-3% от стоимости оборудования. Например, если полная стоимость GPU сервера 40000€, то первый платеж составит всего 800€. Кроме того, лизинговые платежи можно официально оформлять как расходы, что позволяет снизить налоговую нагрузку.

Есть и другие услуги, которые помогут упростить обслуживание GPU сервера и сократить расходы на аренду.

• Colocation. Услуга размещения оборудования в ЦОД класса Tier 3 очень востребована у компаний, для которых критерий безопасности имеет критически важное значение. Крупные дата-центры оснащены самыми современными системами пожарной безопасности и резервным оборудованием кондиционирования воздуха. В ЦОД организовано круглосуточное дежурство сотрудников службы безопасности, а вход в серверные залы возможен только по биометрическим данным.
• Миграция GPU сервера и переезд в другой дата-центр. Некоторые сервис-провайдеры предлагают эту услугу в качестве бесплатного бонуса, если компания заключила контракт на размещение оборудования в дата-центре (Colocation). Транспортные услуги и подключение оборудования на новом месте также могут быть бесплатными.
• Техническое обслуживание сервера специалистами сервис-провайдера. Обслуживание GPU сервера провайдером избавляет бизнес от необходимости самостоятельно решать вопросы ремонта, лицензирования, корректной работы оборудования и программного обеспечения. Заказчик получает регулярную отчетность о работе сервера и ПО, а вероятность инцидентов значительно снижается.
• Послегарантийное обслуживание на абонентской основе. Некоторые сервис-провайдеры готовы бесплатно менять вышедшие из строя комплектующие при условии оплаты заказчиком ежемесячной абонентской платы. Стоимость этой услуги составляет от 30€ в месяц, но окончательная стоимость прямо зависит от комплектации GPU сервера.
• Бесплатный интернет с шириной канала до 100 Mb. Еще одна услуга, которую можно получить в качестве бонуса при условии заключении контракта на аренду GPU сервера или размещение оборудования в дата-центре.

Заключая договор с сервис-провайдером важно уделить внимание качеству работы службы технической поддержки. Если саппорт рассматривает заявки только по электронной почте и не отвечает на запросы оперативно, это является серьезным поводом отказаться от сотрудничества.

Хорошим преимуществом является возможность общения со специалистами службы поддержки через мессенджеры. Заявки должны рассматриваться оперативно, от этого зависит стабильность работы GPU сервера и успех бизнес-проекта в целом.

Если вам нужна помощь с выбором конфигурации GPU сервера или информация о том, как организовать IT-инфраструктуру под конкретный бизнес-проект, запишитесь на бесплатную 30-минутную онлайн-консультацию к специалистам нашего портала.

SET UP A CALL

Автор статьи

Ольга Буянова

Консультант по хостинговым решениям, сетевым и облачным технологиям