NVidia HPC un GPU sistēmas

Gandrīz vienmēr — jā.
AI trenēšanai un HPC darbiem svarīgi ir mazi kavējumi (latency) un ļoti liela datu caurlaidība.

InfiniBand nodrošina:

• Līdz pat 400–800 Gbps caurlaidību
• Ļoti zemu latentumu
• GPU mezglu “kolektīvo” darbu bez datu pudeles kakliem

Bez tā klastera jauda var tikt izmantota tikai daļēji.

Atkarībā no slodzes:

• NVIDIA H200 / B300 — smagām LLM trenēšanas un HPC simulācijām
• RTX 6000 PRO— vidējas jaudas AI un vizualizācijas darbiem
• RTX 6000 PRO — inferencei, datorredzei, uzņēmumu AI platformām
• DGX sistēmas — pilna superdatora funkcionalitāte ar optimizētu programmatūras kaudzi

Datakom palīdz izvēlēties optimālāko GPU kombināciju, balstoties uz jūsu budžetu un lietojumu.

Jā — tā ir mūsu galvenā kompetence.
GPU serveri ir tikai viena daļa no sistēmas. Mēs konfigurējam:

• InfiniBand tīklu
• NVIDIA Spectrum-X Ethernet
• Augstas veiktspējas datu krātuves (NVMe-oF, Lustre, GPFS)

Tikai pareizi konfigurēta infrastruktūra nodrošina maksimālo GPU jaudu.

Jā — izmantojot:

• Nutanix
• NVIDIA AI Enterprise
• Kubernetes
• Slurm
• Red Hat OpenShift

Tie nodrošina:

• GPU resursu sadalīšanu,
• Daudzlietotāju piekļuvi
• Drošības un audita mehānismus
• Darba slodzes prioritarizāciju

Tas ļauj vienu klasteri izmantot gan datu zinātniekiem, gan izstrādātājiem, gan pētniecības komandām.

GPU klasteri patērē ievērojamu elektrības jaudu, īpaši, ja tiek trenēti LLM modeļi.

InfiniBand, dzesēšana un jaudīgi GPU mezgli prasa:

• 2–10+ kW uz mezglu
• Optimizētu dzesēšanas arhitektūru (gaisa vai šķidruma)
• Stabilu UPS un jaudas plānošanu

Datakom nodrošina pilnu jaudas un dzesēšanas aprēķinu, pirms infrastruktūra tiek ieviesta.

Abas iespējas ir iespējamas, bet lokāla HPC infrastruktūra nodrošina:

• Zemākas ilgtermiņa izmaksas
• Pilnīga datu kontrole
• Nav savienojamības ierobežojumu
• Labāku veiktspēju apjomīgām slodzēm
• Stabilas izmaksas bez “surprise billing”

Daudzi uzņēmumi kombinē: lokālu HPC + publisko mākoņu burst mode.

Atkarībā no projekta:

• 2–6 nedēļas — arhitektūra un integrācijas plāns
• 1–3 nedēļas — tīkla un datu krātuves izveide
• 1–2 nedēļas — GPU mezglu konfigurācija un testēšana

Kopējais laiks: 4–10 nedēļas.

Jā — piedāvājam pilna cikla atbalstu:

• Proaktīvu monitoringu (GPU slodze, tīkla caurlaidība, temperatūra)
• Drošības pārvaldība
• Regulārus veiktspējas auditus
• Incidentu vadību 24/7 režīmā

Mūsu mērķis — minimāla dīkstāve un maksimāla HPC efektivitāte.

Jā — HPC risinājums nav tikai lieliem spēlētājiem.

Pieejami:

• Kompaktie 1–2 mezglu GPU risinājumi
• Vidēja izmēra klasteri datu analītikai
• Elastīgi modeļi ar virtualizāciju un dalītu GPU piekļuvi

Daudzi klienti sāk ar nelielu konfigurāciju un mērogo to pēc vajadzības.

Jā — tās ir universālas augstas veiktspējas platformas:

• Zinātniskajām simulācijām
• Inženierijas modelēšanai (CAE, CFD, FEM)
• Datu vizualizācijai
• Medicīnas un bioinformātikas aprēķiniem
• Telekomunikācijas un IoT datu apstrāde

Mēs garantējam, ka klients saņem maksimāli izmantojamu HPC vidi, nevis tikai aparatūru.