-
+86-13811808484
- majiang@jinmatimes.com
+86-13811808484
Когда говорят про AI сервер, у многих сразу возникает образ футуристического ?черного ящика?, который сам всё решает. На практике же, это прежде всего инженерная задача — подбор железа под конкретную нагрузку. Частая ошибка — гнаться за максимальным TFLOPS, не понимая, как модель будет работать с памятью или какова реальная пропускная способность шины. У нас в работе было: закупили партию мощных GPU, а они в конфигурации заказчика ?бутылочное горлышко? создали на уровне межсерверной сети. Всё из-за того, что изначально смотрели только на пиковую производительность чипа, а не на архитектуру системы в целом.
В нашей компании, ООО Чжунчуан Жуньцзинь (Пекин) Информационные Технологии, самостоятельные НИОКР — это не просто слова. Мы не собираем коробки по готовым референс-дизайнам. Например, при разработке платформы для задач компьютерного зрения сразу закладывали нестандартное охлаждение и разводку питания под несколько ускорителей. Потому что знали из предыдущих проектов — стандартные блоки питания в пиковых нагрузках дают просадку, что сразу бьет по стабильности инференса. Сайт itbktech.ru отражает наш спектр, но за каждой позицией — именно такие доработки под реальные сценарии.
Государственный сектор, медицина — там свои требования. Нельзя просто взять ?игровой? GPU и поставить в стойку. Нужны сертификации, особые режимы работы для обработки чувствительных данных, иногда — физическая изоляция. Мы как-то делали систему для одного НИИ: заказчик хотел максимальную производительность в обучении моделей на внутренних данных. Собрали стенд, а он ?летал? на синтетических тестах. Но когда залили реальные датасеты, оказалось, что проблема в скорости предобработки данных — дисковые массивы не успевали. Пришлось пересматривать конфигурацию систем хранения и балансировать нагрузку между CPU и GPU. Это типичный случай, когда AI сервер — это не один узел, а комплекс.
Финансовый сектор и МСП — другой полюс. Там часто нужна не максимальная мощность, а оптимальная цена владения и возможность масштабирования. Для малого бизнеса, который только начинает внедрять аналитику, мы часто предлагаем решения на базе более универсальных серверов с возможностью добавления ускорителей позже. Но здесь тоже подводный камень: если изначально не заложить правильную материнскую плату и BIOS с поддержкой SR-IOV или аналогичных технологий, то потом ?апгрейд? превратится в покупку новой системы. Учились на своих ошибках — были претензии от клиента, которому мы изначально собрали слишком закрытую конфигурацию.
Много шума вокруг специализированных процессоров для AI. Но в реальных развертываниях, особенно в госсекторе и образовании, часто побеждает не самый новый чип, а тот, у которого есть стабильные драйверы и поддержка в нужных фреймворках. Был проект для вуза — ставили задачу сделать лабораторный стенд для студентов. Выбрали, казалось бы, оптимальные по цене/производительности карты. А потом выяснилось, что одна из ключевых библиотек для курса по NLP на этой архитектуре работает с 30% падением из-за неоптимальной реализации операций. Пришлось вмешиваться на уровне ПО, чуть ли не патчи писать. Это к вопросу о том, что AI сервер — это всегда глубокое понимание стека, от кремния до прикладного софта.
Сетевые коммутаторы — тема отдельного разговора. Когда собираешь кластер для распределенного обучения, разница между InfiniBand и высокоскоростным Ethernet становится критичной не на бумаге, а на времени сходимости модели. Но InfiniBand — это иная культура эксплуатации, дороже, сложнее в настройке. Для интернет-сектора, где масштабирование горизонтальное, часто выбирают Ethernet. Но мы видели случаи, когда экономия на сети сводила на нет преимущества дорогих GPU — узлы простаивали, ожидая данных. Приходилось проводить полноценный нагрузочный тест перед сдачей, чтобы показать заказчику реальные цифры, а не теоретические.
Графические рабочие станции — тоже часть экосистемы. Иногда на них отлаживают код, который потом будет работать на серверных кластерах. Важно обеспечить совместимость сред. Как-то раз разработчик жаловался, что на локальной рабочей станции с определенным GPU код работает, а на серверной платформе — падает. Оказалось, дело в версии CUDA и в том, как скомпилированы некоторые зависимости. Теперь мы всегда формируем для клиентов четкий список совместимых версий ПО и драйверов для всей цепочки — от рабочего места инженера до промышленного сервера.
Наш опыт в поддержке цифровой трансформации — это не про то, чтобы впарить побольше оборудования. Это про понимание процесса заказчика. В том же медицинском секторе: внедряли систему для анализа снимков. AI сервер был лишь одним из компонентов. Ключевым оказалось обеспечить бесперебойную работу и низкие задержки при интеграции с существующими PACS-системами. Пришлось тесно работать с ИТ-отделом больницы, чтобы настроить маршрутизацию данных, политики безопасности. Просто поставить мощную машину в угол — ничего бы не работало.
Для малого и среднего бизнеса часто важнее не производительность, а простота развертывания и управления. Мы двигаемся в сторону предконфигурированных программно-аппаратных комплексов, которые можно быстро ввести в эксплуатацию. Но и здесь есть нюансы: такой ?коробочный? продукт должен быть достаточно гибким. Один наш клиент из розницы купил такой комплекс для анализа потока покупателей. Через полгода ему понадобилось добавить модель для распознавания эмоций. Хорошо, что мы изначально заложили в аппаратную платформу запас по вычислительной мощности и памяти, а в договоре была опция на расширение лицензии ПО. Все прошло гладко. А могло бы быть иначе.
Образование — особая история. Там бюджеты часто ограничены, но нужна надежность и возможность наглядного обучения. Мы поставляли в один университет комплекс на базе наших серверов и систем хранения для факультета прикладной математики. Важным было не только железо, но и методические материалы по управлению таким кластером, примеры конфигурационных файлов для распределенных заданий. Фактически, передали часть нашего инженерного опыта. Это, на мой взгляд, и есть настоящая поддержка трансформации — дать инструменты и знания для их использования.
Не всё всегда идет гладко. Был у нас заказ от интернет-компании на кластер для рекомендательных систем. Сделали всё по высшему разряду, современные GPU, быстрая сеть. Но не учли один фактор — специфику их фреймворка для feature engineering, который создавал огромную нагрузку на оперативную память определенного типа. Система упиралась не в вычисления, а в латентность памяти. Производительность была ниже ожидаемой. Пришлось в срочном порядке, уже на месте, менять модули памяти на другие, с другими таймингами. Клиент остался доволен оперативной реакцией, но для нас это был звонок — нужно еще глубже погружаться в детали ПО заказчика на этапе проектирования.
Другой случай — попытка использовать в одном проекте для финансового сектора новейшие, только что вышедшие на рынок ускорители. Рекламные характеристики блестящие. Но драйверы были ?сырые?, инструменты мониторинга не все работали, а главное — не было накопленного опыта по их долговременной эксплуатации в 24/7 режиме. В итоге, после нескольких недель тестов и консультаций с вендором, от этой платформы отказались в пользу более проверенного, хоть и чуть менее производительного, поколения. Надежность и предсказуемость часто важнее сиюминутного пика производительности.
Эти уроки теперь — часть нашего внутреннего чек-листа при проектировании решений. Всегда задаем вопросы: на каком софте будет работать? Каковы планы по масштабированию через год? Есть ли у команды заказчика опыт администрирования таких систем? Это позволяет избегать многих проблем. Наша цель на сайте itbktech.ru и в работе — предлагать не просто список продуктов, а работающие комплексы, где аппаратная часть, программное обеспечение и экспертиза поддержки сбалансированы под задачу клиента.
Сейчас тренд — на специализацию. Уже недостаточно просто много ядер и терафлопсов. Появляются процессоры и ускорители, заточенные под конкретные типы моделей (трансформеры, диффузионные модели). Для нас это значит, что нужно еще теснее интегрироваться с вендорами на ранних стадиях, чтобы понимать, куда движется архитектура. И, что важно, доносить эти нюансы до заказчиков, чтобы их инвестиции были будущеустойчивыми.
Второй момент — энергоэффективность. Мощность растет, а стойки в ЦОДах имеют физические и энергетические лимиты. Теперь при проектировании AI сервера мы с первого дня считаем не только стоимость оборудования, но и его ?аппетит? в ваттах, и тепловыделение. Для крупных заказчиков TCO (total cost of ownership) за 3-5 лет с учетом электричества и охлаждения становится ключевым фактором. Порой более дорогая, но эффективная платформа оказывается выгоднее в долгосрочной перспективе.
И наконец, управляемость. С ростом сложности систем ручное администрирование становится невозможным. Будущее — за оркестрацией и автоматическим масштабированием ресурсов под изменяющуюся нагрузку. Мы уже сейчас в некоторые поставки включаем ПО для управления кластером, которое позволяет перераспределять GPU между разными командами или задачами. Это особенно востребовано в научных организациях и крупных компаниях, где один физический кластер используется для множества проектов. AI сервер перестает быть изолированным ящиком, становится частью гибкой пуллируемой инфраструктуры. И в этом, пожалуй, его главная эволюция — от единицы мощности к элементу интеллектуальной фабрики данных.
