Искусственный интеллект (ИИ) меняет подход компаний к управлению задачами и масштабированию вычислительных ресурсов. Организации в самых разных отраслях автоматизируют процессы и получают новые сведения, анализируя огромные массивы данных. Но чтобы воспользоваться возможностями этой развивающейся технологии, нужна инфраструктура, способная отвечать растущим требованиям современных задач ИИ.
Именно для этого нужны серверы ИИ. В отличие от обычных серверов, они специально предназначены для ускорения приложений искусственного интеллекта и обеспечивают производительность и масштабируемость, необходимые для обучения больших моделей и выполнения инференса в реальном времени.
Lenovo предлагает передовую инфраструктуру ИИ, рассчитанную на самые разные корпоративные среды. Независимо от того, где вы используете ИИ — в центре обработки данных, на периферии сети или в облаке, — решения Lenovo, включая серверы ThinkEdge и ThinkSystem, помогают безопасно и уверенно развёртывать задачи ИИ в любом масштабе.
Читайте далее, чтобы узнать, что такое сервер ИИ, на какие его возможности стоит обратить внимание и как инфраструктура Lenovo поможет реализовать амбициозную стратегию внедрения ИИ.
Что такое сервер ИИ?
Сервер ИИ — это вычислительная система, специально разработанная для выполнения задач искусственного интеллекта.
Обычные серверы предназначены для универсальных задач, например размещения веб-приложений или обработки операций интернет-магазинов. В отличие от серверов ИИ, они не рассчитаны специально на растущие требования современных проектов в области искусственного интеллекта, которым необходимы значительные вычислительные ресурсы.
Главное отличие — в оборудовании. Серверы ИИ оснащаются дополнительными высокопроизводительными компонентами, в том числе графическими процессорами (GPU), которые ускоряют параллельную обработку и вычисления над большими объёмами данных. Как правило, такие серверы также имеют эффективные системы охлаждения, высокую пропускную способность памяти и специализированные программные платформы. Благодаря этому они отлично подходят для двух основных задач ИИ: обучения, когда модели выявляют закономерности в огромных массивах данных, и инференса, когда обученные модели используют полученные знания, чтобы формировать ответы, прогнозы и выводы.
Серверы ИИ помогают компаниям полнее раскрыть потенциал искусственного интеллекта в критически важных бизнес-приложениях. Современные стоечные серверы по-прежнему играют важную роль в ИТ-инфраструктуре, однако в ближайшем будущем именно специализированные серверы ИИ, как ожидается, станут основой инноваций в этой области.
Ключевые возможности серверов ИИ
Современные серверы ИИ лежат в основе корпоративных стратегий внедрения искусственного интеллекта. Они подходят для самых разных задач — от обучения крупных моделей до инференса в реальном времени и многого другого.
Пять ключевых возможностей и характеристик сервера ИИ:
- Высокопроизводительные GPU и CPU: серверы ИИ оптимизированы для параллельных вычислений. Это ускоряет обучение сложных моделей и позволяет быстрее использовать результаты их работы.
- Масштабируемость по мере роста нагрузки: серверы ИИ можно масштабировать вертикально, устанавливая более мощное оборудование, или горизонтально, распределяя задачи между несколькими кластерами. Это обеспечивает гибкость на перспективу.
- Надежность корпоративного уровня: эффективный отвод тепла, системы охлаждения и резервные компоненты помогают поддерживать бесперебойную работу серверов ИИ, выполняющих критически важные задачи.
- Безопасность и защита данных: серверы ИИ с современными средствами шифрования и контроля доступа помогают защищать конфиденциальную информацию как при обучении моделей, так и при выполнении инференса.
- Простая интеграция: серверы Lenovo для ИИ совместимы со многими популярными корпоративными технологическими платформами, поддерживают основные программные среды ИИ и управляемые сервисы, такие как Lenovo TruScale.
Серверы ИИ не просто ускоряют вычисления. Они приносят ощутимую пользу бизнесу, помогая эффективнее, надёжнее и безопаснее развёртывать и использовать приложения искусственного интеллекта.
Серверы ИИ и обычные стоечные серверы
Обычные стоечные серверы и серверы ИИ (которые тоже устанавливаются в стойки, хотя зачастую более крупные и специализированные) решают разные задачи. Стоечные серверы в основном предназначены для универсальных вычислений, например размещения приложений и работы с базами данных. Они подходят для широкого круга задач, но не оптимизированы под повышенные требования ИИ. Серверы ИИ, напротив, рассчитаны на ресурсоёмкое обучение моделей и инференс. Они позволяют компаниям быстрее и надёжнее развёртывать приложения и сервисы искусственного интеллекта.
Четыре основных отличия серверов ИИ от обычных стоечных серверов:
- Аппаратное ускорение: серверы ИИ оснащаются специализированными компонентами, например графическими процессорами, для масштабных параллельных вычислений с высокой пропускной способностью.
- Оптимизация под конкретные задачи: стоечные серверы выполняют широкий спектр ИТ-задач. Серверы ИИ рассчитаны прежде всего на обучение моделей, глубокое обучение и аналитику в реальном времени.
- Широкие возможности масштабирования: серверы ИИ можно масштабировать горизонтально между несколькими кластерами или вертикально, например добавляя графические процессоры. Обычные стоечные серверы тоже можно расширять, но плотность размещения GPU и пропускная способность у них, как правило, ниже.
- Работа с данными: серверы ИИ рассчитаны на передачу и обработку огромных массивов данных. Обычные стоечные серверы тоже справляются с обработкой данных, но при больших нагрузках могут уступать серверам ИИ по пропускной способности и скорости вычислений.
При этом необязательно выбирать что-то одно. В ИТ-инфраструктуре большинства компаний могут использоваться оба типа: обычные стоечные серверы — для универсальных приложений и сервисов, а специализированные серверы ИИ — для ускоренного обучения моделей, инференса и обработки запросов в реальном времени.
Как выбрать сервер с GPU для задач ИИ
Графические процессоры и серверы с GPU играют ключевую роль в обеспечении производительности ИИ. Эти мощные чипы позволяют выполнять масштабные параллельные вычисления и значительно ускоряют обучение больших языковых моделей, а также инференс для формирования решений и прогнозов. Однако перед выбором стоит разобраться в доступных вариантах серверов с GPU.
Пять факторов, которые стоит учитывать при сравнении серверов с GPU для ИИ:
- Размер и сложность модели: для крупных моделей генеративного ИИ обычно нужны высокопроизводительные GPU с большим объёмом памяти. Для менее ресурсоёмких задач могут подойти и более доступные по мощности варианты.
- Пропускная способность и задержка: при обучении моделей обычно важнее высокая пропускная способность. Для инференса ключевую роль играют быстродействие и низкая задержка. [Поэтому многим ИТ-подразделениям нужны серверы с GPU разных типов.]
- Совместимость ПО: убедитесь, что выбранный GPU поддерживает программные платформы ИИ, которыми пользуется ваша команда, например TensorFlow или PyTorch.
- Масштабируемость: предусмотрите возможность наращивать ресурсы GPU по мере увеличения количества и сложности задач. Учитывая стремительное развитие ИИ, масштабируемость особенно важна.
- Поддержка: заранее уточните доступные варианты поддержки. Lenovo готова помогать вам как до покупки инновационных серверов ThinkSystem и ThinkEdge, так и после неё.
Главное — подобрать ресурсы GPU под конкретные задачи ИИ вашей компании и предусмотреть возможность расширять их в будущем по мере необходимости.
Аппаратные требования для инференса и обучения ИИ
Обычно задачи ИИ делят на две категории: обучение и инференс. Требования к серверам зависят от целей компании и от того, какие именно задачи искусственного интеллекта вы планируете выполнять.
Например, при обучении больших языковых моделей ИИ учится распознавать закономерности, обрабатывая крупные массивы данных. Для этого, помимо прочего, необходимы высокая вычислительная мощность и большой объём памяти.
Инференс — это применение обученных моделей для ответа на запросы или выполнения определённых действий. Для таких задач особенно важно, чтобы серверы ИИ обеспечивали низкую задержку и хорошую масштабируемость.
Lenovo предлагает серверы ИИ для самых разных задач. Наличие конкретных моделей на складе может меняться, но в широком ассортименте серверов ThinkSystem и ThinkEdge, как правило, представлены GPU основных производителей.
Развёртывание инфраструктуры ИИ на периферии сети и в облаке
Компании могут выполнять задачи ИИ в облаке, на периферии сети или сочетать оба подхода.
Облачные платформы предоставляют значительные вычислительные ресурсы, но могут увеличивать задержки и расходы на передачу данных. При развёртывании на периферии сети вычисления выполняются ближе к источнику данных. Это сокращает задержки, уменьшает нагрузку на каналы связи и помогает защищать конфиденциальную информацию.
Облачные решения и решения для периферийных вычислений эффективны по-своему, и для конкретных задач компании может подойти любой из этих подходов или их сочетание. Поэтому многие выбирают гибридную инфраструктуру ИИ.. Она объединяет периферийные и облачные вычисления: конфиденциальные данные можно обрабатывать локально, а при необходимости привлекать дополнительные вычислительные ресурсы облака.
Развитие ИИ с помощью управляемой инфраструктуры
Инфраструктура ИИ может требовать значительных вложений из-за высоких требований к вычислительным ресурсам и хранению данных. Но не каждая компания готова сразу нести такие расходы. Многие хотят использовать преимущества современной инфраструктуры ИИ, сохраняя контроль над первоначальными затратами. Для таких клиентов Lenovo предлагает TruScale Infrastructure-as-a-Service.
Управляемая инфраструктура позволяет компаниям развёртывать решения ИИ по подписке. Вы получаете необходимые вычислительные мощности уже сегодня и можете расширять их по мере роста бизнеса и появления бюджетных возможностей.
По мере увеличения количества и сложности задач ИИ передовые решения Lenovo помогают наращивать серверные мощности, сохраняя стабильность работы систем. Это облегчает развёртывание и упрощает управление инфраструктурой для ИТ-специалистов.
Как согласовать ИТ-инфраструктуру с планами масштабирования ИИ
Искусственный интеллект постоянно развивается, и инфраструктура должна меняться вместе с ним.
Поэтому серверы Lenovo для ИИ поддерживают масштабирование благодаря модульным конфигурациям GPU и гибким вариантам развёртывания. Кроме того, они совместимы с решениями партнёрских экосистем ведущих производителей, включая Intel и AMD.
Например, вместо полной замены инфраструктуры ИИ раз в несколько лет её можно постепенно расширять. Это позволяет эффективнее использовать вложенные средства и сохранять актуальность инфраструктуры по мере развития технологий, поддерживая будущие задачи.
Заключение
Правильно подобранные серверы ИИ помогут вашему бизнесу развиваться как сегодня, так и в будущем, по мере изменения технологий. Lenovo готова помочь независимо от того, используете ли вы централизованные центры обработки данных, развёртываете вычисления на периферии сети или выбираете гибридную управляемую инфраструктуру.
Оптимизированные для ИИ серверы Lenovo и надёжная партнёрская экосистема обеспечивают производительность для ускорения инноваций и гибкость для безопасного масштабирования. Ознакомьтесь с нашими передовыми решениями ИИ и выберите подходящий вариант.
