- Отличия GPU-сервера от ПК
- Основное назначение
- Возможности комплектующих
- Апгрейд и масштабирование
- Софт и управление
- Итоги
- GPU-серверы HYPERPC
Мы готовы помочь Вам
Чем отличается GPU-сервер от компьютера
Внешне GPU-серверы очень похожи на обычные ПК и рабочие станции. Однако на этом их сходства заканчиваются. По возможностям и архитектуре это совершенно разное оборудование. Расскажем, чем именно отличаются ГПУ-серверы от стандартных компьютеров.
Основное назначение
- гейминг и стриминг;
- программирование;
- серфинг в интернете;
- работа с текстовыми документами;
- работа в творческих программах (видеомонтаж, графический дизайн, 3D-моделирование, архитектурное проектирование и так далее).
- машинное обучение;
- работа с нейросетями;
- рендеринг сложных проектов;
- анализ больших данных (Big Data);
- вычисление симуляций (CFD, FEA).
Несмотря на внешнее сходство с обычными ПК, серверы с видеокартами существенно превосходят их по производительности и аппаратной начинке.
Основные комплектующие и подсистемы
Центральные процессоры
В персональные компьютеры обычно устанавливаются процессоры Intel Core и AMD Ryzen. Это энергоэффективные решения с небольшим количеством ядер.
- повышенной надежностью;
- увеличенным объемом кэша;
- более высоким тепловыделением;
- большим количеством ядер и потоков;
- расширенными инструкциями для ИИ-задач;
- поддержкой большего количества линий PCI-E;
- возможностью работы с огромным объемом ECC-памяти.
Серверные процессоры рассчитаны на круглосуточную нагрузку и заметно опережают десктопные модели по вычислительным возможностям.
Графические ускорители
В игровые ПК и рабочие станции устанавливаются видеокарты NVIDIA GeForce и AMD Radeon. Они хорошо справляются с играми и базовым рендерингом.
- специализированные драйвера;
- увеличенный объем видеопамяти;
- поддержка форматов FP16, FP32, TF32, INT8, INT4;
- высокая производительность в тензорных операциях (FLOPS);
- технологии NVLink и NVSwitch для объединения нескольких GPU;
- возможность делить один графический процессор на несколько логических блоков с помощью функции Multi-Instance GPU.
Серверные графические ускорители предназначены для профессиональных задач и поддерживают множество технологий, которые не нужны обычным пользователям.
Оперативная память
В стандартные ПК устанавливают 16-64 Гб оперативной памяти. В серверы – от 64 ГБ до нескольких терабайт. Настолько большой объем необходим для сложных задач. Например, для машинного обучения или рендеринга ресурсоемких проектов.
- архитектуру NUMA;
- ECC (модуль коррекции ошибок);
- технологии резервирования (memory sparing, memory mirroring).
Перечисленные технологии повышают стабильность работы и снижают количество случайных сбоев в работе оборудования.
Кроме того, серверная память работает в 4-, 6- и 8-канальном режиме, что обеспечивает более высокую пропускную способность. Это особенно важно при обработке больших объемов данных, что часто нужно для дата-центров и научных вычислений.
Еще одна особенность – возможность «горячей замены» модулей памяти без необходимости выключать оборудование.
Файловое хранилище
Геймерам и профессионалам не нужно большое файловое хранилище. Им хватает одного или двух накопителей небольшого объема. Исключение – видеомонтажеры. Им нужно хранить на своих ПК «исходники», которые могут весить десятки терабайт. Во всех остальных случаях большое файловое хранилище лишнее. Поэтому в рабочие станции и геймерские ПК не ставят много накопителей. В большинстве случаев они избыточны.
В GPU-серверы, наоборот, устанавливают большие массивы накопителей для хранения «тяжелых» данных. Это могут быть алгоритмы ИИ, видеофайлы в высоком разрешении, научные расчеты и так далее. К тому же накопители в серверах объединяются в RAID-массивы для увеличения пропускной способности и резервного копирования.
Система охлаждения
Система охлаждения в серверах немного отличается от обычных ПК из-за формы корпусов. В них тоже применяются воздушные вентиляторы, но турбинного типа. Такие кулеры «протягивают» воздух через весь кейс и охлаждают все компоненты равномерно. К тому же вентиляторы в серверах устанавливаются только с двух сторон: фронтальной на вдув и тыльной на выдув. Сверху и снизу, как у обычных ПК, крепежей для кулеров нет.
GPU-серверы очень часто проектируются на базе кастомных систем жидкостного охлаждения, когда водоблоки устанавливаются на все компоненты и соединяются трубками. Иначе добиться низких рабочих температур с несколькими графическими ускорителями может не получиться. В обычные ПК с одной видеокартой кастомные СЖО ставятся редко. В основном это решение для энтузиастов.
Электропитание
В игровые, офисные и профессиональные компьютеры устанавливают блоки питания форм-фактора ATX, SFX, FlexATX и TFX. Их мощность составляет 400-700 Вт. Только в самые производительные ПК ставятся блоки питания с мощностью 1000-1500 Вт.
- Redundant Power Supply Units (RPSU);
- Hot-Swappable Power Supplies;
- Server-grade PSU.
У таких БП модульная конструкция, узкий корпус и ручка для извлечения на лицевой панели. Также они подключаются к серверной плате напрямую, без использования кабелей. В один GPU-сервер может устанавливаться несколько блоков питания, так как графические ускорители потребляют очень много энергии.
Апгрейд и масштабирование
- InfiniBand – сверхбыстрая сеть (До 400 Гбит/с);
- RDMA – прямой доступ к памяти другого сервера;
- SLURM – система планирования задач в кластере;
- Kubernetes – автоматическое управление контейнеризованными приложениями;
- NVIDIA Bright Cluster Manager – комплексное ПО для управления, мониторинга и масштабирования кластеров.
Эти технологии позволяют объединять серверы в кластеры, то есть в единую вычислительную систему. Другими словами, они позволяют создать из нескольких компьютеров один, но очень мощный.
Софт и управление
На обычные компьютеры и рабочие станции устанавливают операционную систему Windows. Намного реже – Linux. В серверах применяются другие ОС. Чаще всего это Linux-дистрибутивы: Ubuntu Server, RHEL и Debian. Также на серверы не устанавливают программы, которыми мы привыкли пользоваться. Там применяется другое ПО. Например, для контейнеризации Docker и Singularity, для GPU-планировщика NVIDIA CUDA Toolkit и Triton Inference Server, для мониторинга Prometheus и Grafana.
Отличия GPU-сервера от обычного ПК: итоги
- Назначением.
В отличие от универсального компьютера, GPU-сервер предназначен для требовательных узкоспециализированных задач. - Процессором.
В серверах используются процессоры Intel Xeon, AMD EPYC и AMD Ryzen Threadripper с большим числом ядер, кэш-памятью и поддержкой ECC. - Видеокартами.
В серверы устанавливаются профессиональные ускорители с большим объемом памяти, такие как NVIDIA A100, H100, L40 и RTX A6000. - Оперативной памятью.
В серверы ставят ОЗУ с поддержкой ECC, NUMA и резервного копирования, а ее объем может достигать нескольких терабайт. - Файловым хранилищем.
Вместо одного или двух накопителей, как в обычных ПК, в серверах используются массивы из множества HDD и SSD дисков. - Системой охлаждения.
Серверное оборудование нагревается сильнее, чем в обычных ПК, поэтому для охлаждения используются кастомные СЖО и турбины. - Электропитанием.
В серверы устанавливаются узкие блоки питания с мощностью до 3000 Вт. В некоторые конфигурации их устанавливают несколько штук. - Возможностями апгрейда.
Для повышения производительности серверы можно объединять в кластеры и соединять высокоскоростной сетью. - Программным обеспечением.
Серверное оборудование с видеокартами работает на базе Linux-дистрибутивов, а не обычной ОС Windows.
GPU-серверы HYPERPC
Если вы работаете с нейросетями, большими данными, 3D-рендерингом или научными расчетами, возможностей обычного ПК может просто не хватить. В таких задачах нужна мощная и надежная вычислительная платформа, а именно GPU-сервер HYPERPC.
Мы создаем серверы с поддержкой до восьми видеокарт NVIDIA и общим объемом видеопамяти до 564 ГБ. Кастомные системы жидкостного охлаждения обеспечивают стабильную и бесперебойную работу даже при самых высоких нагрузках.
Каждая конфигурация проходит многоэтапное стресс-тестирование, чтобы вы были уверены в надежности оборудования. Наши серверы легко масштабируются, интегрируются в любую IT-инфраструктуру и поддерживают популярные платформы для работы с ИИ и аналитикой, такие как TensorFlow, PyTorch, Apache Spark и другие.
С GPU-сервером от HYPERPC вы получаете не просто компьютер, а мощный инструмент, созданный для профессионалов. Максимальная производительность, надежность и внимание к деталям – вот что делает наши решения по-настоящему особенными.