GPU-сервери для нейромереж: практичний підхід до вибору
Коли стикаєшся з необхідністю тренувати нейромережу або запускати складні моделі машинного навчання, звичайний сервер просто не витягує. Тут на сцену виходять GPU-сервери. Розберемося, що це за звір і як не помилитися з вибором.
GPU-сервер: коротко про головне
Уявіть процесор як майстра-одинака, який робить все якісно, але по черзі. А тепер уявіть бригаду з тисяч робітників, які можуть працювати одночасно — це і є GPU. GPU сервер використовує графічні чипи для паралельних обчислень. Звідси й швидкість: те, що CPU рахує тижнями, GPU може зробити за ніч.
Хто користується? Та майже всі, хто працює з даними. Банки тренують моделі для виявлення шахрайства. Медичні компанії аналізують знімки МРТ. Агробізнес обробляє знімки з дронів для моніторингу посівів. Навіть невеликі стартапи, які роблять чат-ботів, не обходяться без GPU.
De Novo пропонує такі сервери в українському дата-центрі. Плюс у тому, що дані залишаються в країні, працює підтримка цілодобово, і не треба возитися з валютними платежами закордон.
Вибір конфігурації під нейромережі
Тут багато нюансів. По-перше, сама відеокарта — це лише частина пазла. Потрібна швидка пам'ять (бажано від 256 ГБ), SSD на NVMe для датасетів, нормальне охолодження (GPU гріються як праска). І головне — софт має вміти працювати з декількома картами одночасно.
Для прикладу: тренуєте простенький класифікатор зображень? Вистачить одного GPU середнього класу. Робите власний аналог ChatGPT? Готуйте кластер з 8-16 карток і терабайти пам'яті. Тому перед тим як брати в оренду (GPU server rent), варто прикинути масштаби задачі.
З досвіду скажу: краще взяти трохи потужніше, ніж потрібно. Економія на залізі часто обертається втратою часу на оптимізацію і перезапуск експериментів.
A100 vs H100 vs RTX: що брати?
RTX 4090 — народний вибір для експериментів. Дешево, сердито, для прототипів підходить. Але якщо запустити її на повну в режимі 24/7, довго не протягне. Це як возити вантажі на спорткарі — можна, але недовго.
A100 — робоча конячка датацентрів. Є версії на 40 і 80 гігів пам'яті. Тягне практично все: від комп'ютерного зору до мовних моделей. Перевірена часом, драйвери стабільні, документація повна. Якщо бюджет дозволяє — беріть її.
H100 — топ лінійки. Архітектура Hopper, підтримка FP8, швидкість космічна. Але й ціна відповідна. Має сенс для enterprise-проектів або коли кожна година тренування коштує більше, ніж оренда.
У De Novo можна взяти як A100, так і H100. Менеджери допоможуть розібратися, що саме підійде під ваші задачі — вони вже набили шишок на різних проектах і знають підводні камені.
Підсумки
GPU-сервери змінили правила гри в AI і обробці даних. Те, що раніше могли собі дозволити лише Google чи Facebook, тепер доступно будь-якій компанії через хмарні сервіси.
Головне при виборі — чітко розуміти свої задачі. Не переплачуйте за надлишкову потужність, але й не економте там, де це критично. І пам'ятайте: GPU — це інструмент. Без правильно налаштованого софту, оптимізованого коду і розуміння архітектури моделей навіть найпотужніше залізо буде простоювати.
Якщо вирішите спробувати — раджу почати з короткострокової оренди. Протестуєте, зрозумієте реальні потреби, а потім вже приймете рішення про довгострокову співпрацю. У De Novo, до речі, є тестові періоди — можна спробувати перед тим, як підписувати контракт.
