Серверы и ускорители NVIDIA для ИИ · поставка по России с документами +7 (495) 638-50-58 Перезвоните мне
Подобрать сервер Запросить КП

Решение по задаче

Какой сервер нужен для обучения нейросетей и машинного обучения

Подберём сервер под ваш способ обучения: LoRA на одной-двух картах, дообучение крупной модели на четырёх или полное обучение на узле из восьми ускорителей с общей шиной NVLink.

  • LoRA и QLoRA — от 1 ускорителя
  • 8 ускорителей на шине NVLink
  • Сеть 400 и 800 Гбит/с для кластера
  • Расчёт питания до заказа
4U

Коротко

  • Серверы для обучения и дообучения: LoRA на одной-двух картах RTX PRO 6000, дообучение крупной модели на четырёх картах H200 NVL с мостом NVLink (900 ГБ/с на ускоритель), полное обучение на узле из восьми ускорителей H200, B200 или B300 на шине NVLink.
  • Узел на восемь B300 — до 16,4 кВт в пике. У B300 вычисления двойной точности урезаны: 10 TFLOPS на узел против 296 у B200.

Что сложного в выборе сервера для обучения и дообучения моделей?

  • Карты ждут друг друга

    Когда одна модель обучается сразу на нескольких ускорителях, они постоянно обмениваются данными. Без шины NVLink обмен идёт через PCIe, и карты простаивают в ожидании.

  • Узел HGX под задачу на две карты

    LoRA-дообучение небольшой модели не использует общую шину восьми ускорителей. Для такой задачи хватает одной-двух карт по 96 ГБ, а узел HGX преимущества не даёт.

  • Диски и сеть не успевают

    Контрольные точки модели пишутся на диск регулярно, датасет читается постоянно. Медленное хранилище и сеть между узлами держат дорогие ускорители недогруженными.

Из каких слоёв состоит решение для обучения нейросетей?

Приложение Дообучение LoRA, QLoRA Полное дообучение Обучение с нуля Модель и данные Модель и её размер Датасет в токенах PyTorch, FP8 или BF16 Сервер 1–8 ускорителей NVIDIA Шина NVLink или мост NVMe под чекпойнты Площадка 10–16 кВт на узел Сеть 400/800G Хранилище датасетов Приложение Дообучение LoRA, QLoRA Полное дообучение Обучение с нуля Модель и данные Модель и её размер Датасет в токенах PyTorch, FP8 или BF16 Сервер 1–8 ускорителей NVIDIA Шина NVLink или мост NVMe под чекпойнты Площадка 10–16 кВт на узел Сеть 400/800G Хранилище датасетов

Схема читается сверху вниз: приложение обращается к модели, модель работает на сервере, сервер стоит на площадке. Слабое место в любом слое ограничивает остальные.

Для обучения важен не только объём памяти ускорителя, но и скорость обмена между ускорителями, дисками и узлами. Поэтому сеть и хранилище считают вместе с сервером.

Какой сервер для обучения нейросетей взять на пилот, в отдел и в компанию?

Какой ускоритель, сколько их и какой сервер каталога взять на каждой ступени.

МасштабУскорительКоличествоСервер в каталогеПитаниеЧто на этом работаетДействие
ПилотЭксперименты, LoRA и QLoRA небольших моделей RTX PRO 6000 Blackwell, 96 ГБ 1–2 в узле 1–2 × RTX PRO 6000 · башня Серверы на RTX PRO 6000Рабочие станции до 600 Вт на ускоритель Дообучение адаптеров на одной-двух картах: общая шина между ускорителями для этого не нужна. Запросить КП
ОтделLoRA и QLoRA крупных моделей, которым мало 96 ГБ H200 NVL, 141 ГБ 4 в узле, мост NVLink на 4 карты 4 × H200 NVL · 2 × CPU · 4U Серверы на H200Аксессуары до 600 Вт на ускоритель, до 2,4 кВт на четыре Мост NVLink связывает две или четыре карты со скоростью 900 ГБ/с на ускоритель. Запросить КП
КомпанияПолное дообучение и обучение на больших датасетах H200, B200 или B300 на плате HGX 8 в узле; кластер — несколько узлов 8 × B200 · 2 × CPU · 10U Узлы HGXСеть 400/800G 8 × H200 — площадка 15 кВт (у системы NVIDIA DGX — до 10,2 кВт); 8 × B200 — до 14,3 кВт; 8 × B300 — типично 14,5 кВт, до 16,4 кВт в пике Восемь ускорителей на шине NVLink: 900 ГБ/с на ускоритель у H200 и 1,8 ТБ/с у B200 и B300. Запросить КП

Сколько ускорителей и сколько времени займёт ваш прогон, в таблице нет: это зависит от размера модели, датасета и способа обучения и рассчитывается по вашим данным — в калькуляторе «Дообучение: LoRA, QLoRA или полное».

Важное ограничение B300: вычисления двойной точности (FP64) у него урезаны — 10 TFLOPS на восемь ускорителей против 296 у узла на B200. Для научных расчётов двойной точности подходят H200 и B200.

Как посчитать сервер под свои данные?

Способ дообучения
  • ≈ 70,6 ГБвидеопамяти: LoRA, модель 32,8 млрд параметров
  • −30…+50 %погрешность таблицы: от 49,4 ГБ до 106 ГБ
  • 1карта RTX PRO 6000 — не меньше

Из ускорителей каталога RTX PRO 6000 нужно меньше всего карт.

Память — по опубликованной оценочной таблице проекта LLaMA-Factory; длинные примеры и большой батч требуют больше. Время обучения и другие способы — в полном расчёте.

Ещё по теме

Какие серверы из каталога подходят под эту задачу?

По одной позиции на каждую ступень. Остальные — в классах каталога.

Рабочие станции

1–2 × RTX PRO 6000 · башня

Ускорители
1–2 × RTX PRO 6000, 96 ГБ
Видеопамять
96–192 ГБ
Процессоры
1 × CPU — по задаче
Высота и питание
башня · ускорители до 1,2 кВт
Охлаждение
воздушное

Модели до 122 млрд параметров в 8 битах

Наличие уточняется

Серверы на H200

4 × H200 NVL · 2 × CPU · 4U

Ускорители
4 × NVIDIA H200 NVL, 141 ГБ
Видеопамять
564 ГБ
Процессоры
2 × CPU, не менее 32 ядер каждый
Высота и питание
4U · ускорители до 2,4 кВт
Охлаждение
воздушное

Модели до 405 млрд параметров в 8 битах

Наличие уточняется

Узлы HGX

8 × B200 · 2 × CPU · 10U

Ускорители
8 × NVIDIA B200, 180 ГБ
Видеопамять
1,44 ТБ
Процессоры
2 × Intel Xeon или AMD EPYC — по платформе
Высота и питание
10U · до 14,3 кВт
Охлаждение
воздушное

Модели до 1 трлн параметров в 8 битах

Наличие уточняется

Что нужно от серверной под узел для обучения: питание, сеть, хранилище?

  • Питание

    Узел на восемь H100 потребляет до 10,2 кВт, на B200 — до 14,3 кВт, на B300 — типично 14,5 кВт, до 16,4 кВт в пике. Нужны две независимые линии питания.

  • Охлаждение

    Узлы HGX на B300 высотой 8–10U охлаждаются воздухом; у сверенных моделей верхняя граница температуры воздуха на входе — 30 или 35 °C. Жидкостные исполнения — отдельные модели шасси.

  • Сеть между узлами

    Кластеру нужны коммутаторы и адаптеры 400 или 800 Гбит/с — InfiniBand или Ethernet. В плату HGX B300 встроены восемь портов 800 Гбит/с.

  • Хранилище

    Под контрольные точки нужны быстрые NVMe-диски в узле, под датасеты — общее хранилище с сетью, которая не станет узким местом.

Что чаще всего спрашивают про серверы для обучения и дообучения?

Хватит ли сервера с картами PCIe для обучения?

Для LoRA, QLoRA и небольших моделей — да. Если одна модель обучается сразу на четырёх-восьми ускорителях, нужен NVLink: через PCIe обмен между картами становится узким местом.

Чем узел HGX отличается от системы DGX?

HGX — плата NVIDIA с восемью ускорителями и общей шиной, которую производители серверов ставят в свои шасси с выбором процессоров, памяти и дисков. DGX — готовая система NVIDIA с фиксированным составом.

B300 или B200 для обучения?

У B300 на 50 % больше памяти на ускоритель и на 50 % выше производительность в формате FP4. В форматах FP8 и BF16, в которых обычно обучают, оба ускорителя на одном уровне.

Выигрыш B300 в обучении — память и встроенная сеть 800 Гбит/с.

Сколько электричества нужно одному узлу?

По документации производителей: восемь H100 — до 10,2 кВт, восемь B200 — до 14,3 кВт, восемь B300 — типично 14,5 кВт, до 16,4 кВт в пике.

Стойку считайте в калькуляторе «Питание, тепло и стойка».

Можно ли охлаждать такой узел воздухом?

Да, узлы HGX высотой 8–10U рассчитаны на воздух. Воздухом охлаждают стойку примерно до 35–40 кВт; выше нужна жидкость.

Как убедиться, что ускорители оригинальные и работают в полную силу?

Проверкой обмена между ускорителями и нагрузкой перед отгрузкой.

Нагрузочный тест по согласованному протоколу — услуга по договору; состав описан на странице «Сборка и нагрузочный тест».

Что ставится из программного обеспечения?

По договору: операционная система, драйверы, CUDA и среда обучения по вашему списку. Лицензируемое ПО указывается в спецификации отдельными строками.

Все вопросы и ответы о GPU-серверах

Опишите задачу — ответим расчётом и конфигурацией

Опишите задачу в паре фраз — инженер подберёт конфигурацию. Ответим в рабочее время.

  • Какая модель или класс моделей
  • Сколько пользователей, потоков или камер
  • Где будет стоять сервер и как закупаете

Пн–Пт 9:00–18:00 мск

Форма работает при включённом JavaScript. Напишите на gpu@vistlan.ru или позвоните: +7 (495) 638-50-58.

Другие задачи

Обновлено
Подобрать Запросить КП Чат