Штучний інтелект (ШІ) переживає бурхливе зростання, трансформуючи багато сфер від генерації тексту до медицини. За цією потужністю стоїть величезна обчислювальна інфраструктура, і ефективність ШІ-моделей безпосередньо залежить від апаратного забезпечення, на якому вони працюють. До 2025 року вимоги до ШІ-серверів продовжать зростати, вимагаючи не тільки продуктивності, але й спеціалізованих архітектур для обробки величезних обсягів даних та мільярдів операцій за секунду. Вибір правильного «заліза» критично важливий для успіху компаній та дослідників.
У цій статті ми розглянемо ключові апаратні компоненти, необхідні для високопродуктивних ШІ-серверів у 2025 році: центральні та графічні процесори, оперативну пам’ять, системи зберігання даних та мережеві рішення. Також торкнемося питань охолодження та енергоспоживання. Особливу увагу приділимо ролі Unihost, що надає надійну та масштабовану інфраструктуру, оптимізовану для найвимогливіших ШІ-навантажень, включаючи LLM та нейромережі. Розуміння цих аспектів допоможе вам приймати обґрунтовані рішення, забезпечуючи максимальну ефективність та конкурентоспроможність ваших проєктів.
1. Центральний процесор (CPU): Мозок системи
Хоча графічні процесори (GPU) є «робочими конячками» у світі ШІ, роль центрального процесора (CPU) залишається важливою. CPU — це «мозок» сервера, що керує операційною системою, координує потоки даних та готує завдання для GPU. Він також обробляє ті частини ШІ-навантажень, які не розпаралелюються. До 2025 року вимоги до CPU для ШІ-серверів зростають, але не так швидко, як до GPU.
1.1. Ключові вимоги до CPU
Сучасні ШІ-навантаження потребують багатоядерних CPU для ефективного керування паралельними процесами, а висока тактова частота забезпечує швидку обробку завдань. Процесори з 32-64 ядрами та вище стають стандартом. Для максимальної пропускної здатності між CPU, GPU та іншими компонентами важлива підтримка PCIe. До 2025 року PCIe 5.0 — це норма, а PCIe 6.0 починає з’являтися, подвоюючи пропускну здатність PCIe 5.0, що критично важливо для передачі даних між CPU та GPU. Великий обсяг кеш-пам’яті L3 допомагає CPU швидше отримувати доступ до даних, знижуючи затримки та підвищуючи продуктивність. Крім того, CPU повинен ефективно керувати сотнями гігабайт або терабайтами RAM для завантаження великих наборів даних та моделей.
1.2. Приклади процесорів
Серед прикладів процесорів для ШІ-серверів можна виділити Intel Xeon W та Xeon Scalable, що пропонують високу продуктивність, багато ядер та оптимізовані для серверних навантажень. Процесори AMD EPYC відомі великою кількістю ядер, високою пропускною здатністю пам’яті та підтримкою багатьох ліній PCIe, що робить їх чудовим вибором для ШІ-серверів, особливо з кількома GPU. AMD Threadripper Pro, спочатку призначені для робочих станцій, також використовуються у вимогливих ШІ-системах, забезпечуючи баланс між продуктивністю та вартістю.
Вибір CPU залежить від архітектури ШІ-системи та характеру навантажень. GPU виконують більшість обчислень, але потужний та правильно підібраний CPU забезпечує безперебійну роботу всієї системи, ефективно керуючи даними та ресурсами.
2. Графічні процесори (GPU): Серце ШІ-обчислень
GPU — основа сучасних ШІ-обчислень, особливо для навчання та інференсу LLM та нейромереж. Їхня архітектура, орієнтована на паралельні обчислення, ідеально підходить для тисяч однотипних операцій, що є основою роботи нейромереж. До 2025 року домінування GPU посилюється, а вимоги до їхньої продуктивності та пам’яті зростають експоненціально.
2.1. Ключові характеристики GPU
Найкритичнішим параметром для LLM та нейромереж є обсяг VRAM (відеопам’яті), оскільки великі моделі потребують багато пам’яті. До 2025 року 24 ГБ VRAM — це мінімум, а для навчання та інференсу великих моделей потрібні GPU з 40 ГБ, 80 ГБ і сотнями гігабайт VRAM. Швидкість передачі даних між GPU та VRAM впливає на продуктивність, і технології на кшталт HBM (High Bandwidth Memory) забезпечують високу пропускну здатність. Спеціалізовані ядра NVIDIA, такі як Тензорні ядра (Tensor Cores), прискорюють матричні операції, що є основою глибокого навчання. Загальна продуктивність GPU, що вимірюється в TFLOPS/PFLOPS, є ключовим показником.
2.2. Лідери ринку GPU
NVIDIA
NVIDIA залишається лідером у галузі GPU для ШІ завдяки архітектурі CUDA та екосистемі ПЗ. До 2025 року їхні продукти задають стандарти. NVIDIA A100 був стандартом для ШІ-обчислень, пропонуючи до 80 ГБ HBM2e VRAM. NVIDIA H100 (Hopper) є поточним флагманом, що значно перевершує A100, і пропонує до 80 ГБ HBM3 VRAM, що краще для навчання найбільших LLM та нейромереж. Очікуваний наступник H100, NVIDIA B200 (Blackwell), має з’явитися у 2025 році, обіцяючи подвоєну ємність пам’яті та зростання продуктивності. Наступне покоління після Blackwell, NVIDIA Rubin Ultra AI GPUs, за чутками, з’явиться до кінця 2025 або у 2026 році, обіцяючи екстремальну продуктивність та енергоспоживання.
AMD
AMD активно нарощує свою присутність на ринку ШІ-GPU, пропонуючи конкурентні рішення, особливо з розвитком екосистеми ROCm, альтернативи CUDA. AMD Instinct MI300X є потужним рішенням для генеративного ШІ та високопродуктивних обчислень, пропонуючи 192 ГБ HBM3 VRAM, що є перевагою в щільності пам’яті та дуже привабливо для роботи з великими LLM.
2.3. Важливість інтерконекту
Для систем з кількома GPU критично важлива швидкість обміну даними. Технології інтерконекту, такі як NVIDIA NVLink та AMD Infinity Fabric, забезпечують високошвидкісне пряме з’єднання між GPU, оминаючи CPU та системну пам’ять. Це значно знижує затримки та збільшує пропускну здатність, що критично для розподіленого навчання великих моделей та масштабування ШІ-серверів.
3. Оперативна пам’ять (RAM): Швидкість та Обсяг
Оперативна пам’ять (RAM) важлива для продуктивності ШІ-серверів, забезпечуючи швидкий доступ до даних для CPU та слугуючи буфером для даних, оброблюваних GPU. Хоча більша частина даних для LLM та нейромереж зберігається у VRAM GPU, системна RAM необхідна для завантаження даних у VRAM, виконання функцій ОС та обробки даних.
3.1. Вимоги до обсягу RAM
Для базових завдань та невеликих моделей ШІ мінімальний обсяг RAM становить 64 ГБ, але для серйозних навантажень цього недостатньо. Для навчання великих нейромереж, роботи з великими наборами даних та запуску кількох LLM часто потрібні сотні гігабайт RAM, і сервери у 2025 році часто мають 256 ГБ, 512 ГБ або навіть 1 ТБ RAM. Обсяг системної RAM повинен бути достатнім для ефективної подачі даних на GPU, щоб забезпечити безперебійну роботу та уникнути «голодування» GPU.
3.2. Типи RAM та пропускна здатність
До 2025 року DDR5 стає стандартом для високопродуктивних серверів, пропонуючи високу пропускну здатність та енергоефективність. HBM (High Bandwidth Memory) в основному використовується як VRAM, але її принципи високої пропускної здатності показують тенденцію до збільшення швидкості доступу до пам’яті. Висока пропускна здатність RAM впливає на швидкість завантаження даних, швидкість обміну даними між CPU та GPU, а також на загальну продуктивність системи. Повільна RAM може стати вузьким місцем навіть з потужними GPU.
4. Системи зберігання даних: Швидкий доступ
У світі ШІ оперують гігабайтами та терабайтами даних. Швидкість та обсяг систем зберігання даних мають першочергове значення, оскільки повільний доступ до даних може стати серйозним «вузьким місцем», уповільнюючи навчання та інференс.
4.1. Ключові вимоги до сховищ
Високі швидкості читання та запису критичні для ШІ-навантажень, оскільки швидке завантаження даних у RAM та VRAM GPU впливає на ефективність навчання, а швидкий доступ до моделей для інференсу забезпечує низьку затримку. Обсяг даних у ШІ постійно зростає, і набори даних для навчання LLM можуть досягати петабайтів, а самі моделі — сотень гігабайт, тому ШІ-сервери повинні мати достатній обсяг зберігання.
4.2. Рекомендовані рішення для зберігання даних
NVMe SSD є стандартом для високопродуктивних ШІ-серверів, використовуючи PCIe для значно вищих швидкостей читання/запису, ніж SATA SSD. До 2025 року NVMe SSD на PCIe Gen4 широко поширені, а PCIe Gen5 SSD активно впроваджуються, подвоюючи пропускну здатність та знижуючи затримки. Для великомасштабних ШІ-проєктів використовуються розподілені файлові системи (Lustre, BeeGFS, Ceph), що забезпечують високопродуктивний паралельний доступ до даних. Часто оптимальним підходом є гібридні рішення, де часто використовувані дані та активні моделі зберігаються на надшвидких NVMe SSD, а менш критичні або архівні дані — на HDD або в об’єктних сховищах.
Мінімальний обсяг зберігання для ШІ-сервера становить кілька терабайтів, але для серйозних проєктів можуть знадобитися десятки та сотні терабайтів. Важливо планувати обсяг зберігання з урахуванням майбутнього зростання даних та моделей.
5. Мережеві можливості: Зв’язок між вузлами
У світі ШІ навчання великих моделей часто відбувається на кластерах. Високошвидкісні мережеві можливості важливі не менше, ніж обчислювальні компоненти, оскільки ефективний зв’язок між серверами та GPU всередині кластера критичний для синхронізації даних та обміну вагами моделей. Повільна мережа може звести нанівець переваги потужних GPU.
5.1. Ключові вимоги до мережевих можливостей
Для передачі величезних даних між вузлами кластера потрібні мережі з пропускною здатністю в сотні гігабіт за секунду, що забезпечує швидку синхронізацію та мінімізує затримки. Низька затримка вкрай важлива. Мережева інфраструктура повинна масштабуватися, підтримуючи додавання нових серверів та GPU без істотного зниження продуктивності.
5.2. Рекомендовані мережеві технології
InfiniBand довго був стандартом для високопродуктивних обчислень (HPC) та ШІ-кластерів завдяки низькій затримці та високій пропускній здатності (до 400 Гбіт/с і вище). З розвитком стандартів Ethernet (100, 200, 400 Gigabit Ethernet) він стає привабливою альтернативою InfiniBand. Сучасні реалізації Ethernet покращують продуктивність та знижують затримку, будучи універсальним та економічним рішенням. Технології, такі як RoCE (RDMA over Converged Ethernet), досягають продуктивності, порівнянної з InfiniBand.
Розподілене навчання — ключ до роботи з LLM та масштабними ШІ-моделями. Ефективність навчання залежить від мережевої інфраструктури. Швидка та надійна мережа дозволяє GPU обмінюватися інформацією, забезпечуючи синхронне оновлення та прискорюючи збіжність моделі. Без адекватної мережі масштабування ШІ-обчислень неможливе.
6. Охолодження та енергоспоживання: Інфраструктурні виклики
Зі зростанням потужності ШІ-серверів, особливо через безліч GPU, проблеми тепловиділення та енергоспоживання стають гострими. Сучасні GPU споживають сотні ват, і сервер з кількома такими прискорювачами легко перевищує кіловат, що створює серйозні виклики для дата-центрів.
6.1. Проблеми тепловиділення та рішення
У стійках дата-центрів для ШІ-серверів щільність потужності може бути екстремальною, і традиційні системи повітряного охолодження часто не справляються. Удосконалені системи повітряного охолодження включають потужні вентилятори та оптимізовані потоки повітря. Рідинне охолодження є ключовим трендом, оскільки рідина ефективно відводить тепло. Існують пряме рідинне охолодження (Direct-to-Chip Liquid Cooling) та імерсійне охолодження (Immersion Cooling).
6.2. Енергоспоживання та важливість інфраструктури
Вимоги до енергоспоживання зростають: поточні ШІ-сервери споживають 130-250 кВт на стійку, а майбутні моделі можуть вимагати 250-900 кВт, а іноді й понад 1 МВт. Високе енергоспоживання впливає на операційні витрати, і ефективність використання енергії (PUE) критична. Для ШІ-серверів потрібна спеціалізована інфраструктура дата-центрів, яка повинна забезпечити достатнє електроживлення з резервуванням, ефективне охолодження, фізичну безпеку та надійну мережеву зв’язність. Без адекватної інфраструктури потужні ШІ-сервери не зможуть працювати на повну потужність.
7. Роль Unihost у забезпеченні інфраструктури для ШІ
Створення та обслуговування власної ШІ-інфраструктури — складне та дороге завдання. Тут на допомогу приходить Unihost, пропонуючи готові, оптимізовані рішення для ШІ-навантажень.
7.1. Як Unihost надає сервери для ШІ
Unihost спеціалізується на виділених серверах та хмарних VPS, які можна налаштувати для широкого спектру ШІ-завдань. Ми пропонуємо апаратні рішення, що відповідають стандартам 2025 року, включаючи доступ до серверів з останніми поколіннями GPU, такими як NVIDIA (A100, H100, B200) та AMD (MI300X). Ми пропонуємо широкий вибір конфігурацій сервісів, дозволяючи клієнтам точно підібрати CPU-ядра, RAM, GPU, NVMe SSD. Дата-центри Unihost оснащені високошвидкісними мережами, включаючи InfiniBand та 100/200/400 Gigabit Ethernet. Unihost забезпечує стабільне електроживлення з резервуванням, передові системи охолодження та цілодобовий моніторинг. Наша команда фахівців має глибокі знання в серверному обладнанні та ШІ-інфраструктурах, допомагаючи з вибором, розгортанням та обслуговуванням.
7.2. Рішення Unihost для LLM та нейромереж
Unihost пропонує рішення для ваших завдань, чи то навчання нової LLM, тонке налаштування існуючої моделі, або розгортання нейромережі для інференсу. Від серверів з одним GPU до кластерів з десятками прискорювачів, ми надаємо інфраструктуру, яка зростає з вашими потребами.
Вибираючи Unihost, ви отримуєте надійного партнера, що надає готову, високопродуктивну та масштабовану інфраструктуру, що дозволяє розкрити весь потенціал ШІ-проєктів без величезних витрат та зусиль на створення та підтримку власної апаратної бази.
Висновок: Майбутнє ШІ та роль Unihost
2025 рік — нова ера в розвитку ШІ. Можливості LLM та нейромереж досягають безпрецедентних висот, що пов’язано з еволюцією апаратного забезпечення. Для ефективного запуску та навчання ШІ-моделей потрібна потужна серверна інфраструктура, включаючи передові GPU, продуктивні CPU, швидкі сховища та високошвидкісні мережі. Охолодження та енергоспоживання також важливі, вимагаючи інноваційних рішень та надійних дата-центрів.
Вибір правильного «заліза» для ШІ-проєктів — це стратегічне інвестування, від якого залежить швидкість розробки, ефективність навчання моделей та конкурентоспроможність вашого бізнесу чи дослідження.
Unihost — ваш надійний партнер. Ми пропонуємо не просто сервери, а комплексні, оптимізовані під ШІ-навантаження рішення, які дозволять вам зосередитися на інноваціях. Наші виділені сервери з топовими GPU, гнучкі конфігурації та експертна підтримка забезпечують ідеальну платформу для запуску LLM та нейромереж, гарантуючи продуктивність, масштабованість та надійність.
Розкрийте весь потенціал ваших ШІ-проєктів. Зверніться до Unihost сьогодні. Отримайте консультацію та підберіть оптимальне рішення для ваших завдань.