Распределение мощности
Распределение мощности процессоров для эффективной работы стратегий параллелизма, таких как MirroredStrategy
Подбор GPU-сервера для TensorFlow с поддержкой CUDA
Правильный выбор ускорителей позволит вашей команде значительно сократить время обучения, исключив проблемы с нехваткой памяти или пропускной способностью шины. Мы внедрим производительное решение, которое превратит обычные серверы в мощные вычислительные узлы, полностью готовые к задачам глубокого обучения любой сложности
В реестре проверенных поставщиков
Рейтинг компании
{ серверные решения }
Роль аппаратного ускорения в высокопроизводительных средах TensorFlow
Графический процессор с поддержкой специализированных ядер обеспечивает кратное ускорение операций свертки и умножения матриц. Наша команда поможет построить архитектуру, оптимизированную под нужды вашего ML-департамента
Ускорение операций
Обеспечение бесшовной работы с библиотеками CUDA и cuDNN для максимального ускорения тензорных операций
Высокая скорость
Реализовация высокой скорости обмена данными между узлами при использовании технологий распределенного обучения
Хранение данных
Создать надежную систему хранения, способную обеспечить бесперебойную подачу данных для конвейеров TensorFlow
Производительность и энергопотребление
Оптимизация расходов с помощью сервера с GPU, который обеспечит лучший баланс производительности и энергопотребления
{ характеристики }
Технические характеристики и преимущества профессиональных решений
Масштабируемая вычислительная мощность и полная совместимость с CUDA
Предложим системы, базирующиеся на новейшей архитектуре NVIDIA, гарантирующей стабильную работу драйверов и компилятора XLA. Каждый сервер в вашей инфраструктуре получит необходимый запас мощности для обучения тяжелых моделей
Оптимизация дисковой подсистемы для ускорения обучения
Оснастим серверы высокоскоростными NVMe-накопителями с поддержкой многопоточного чтения. Такая настройка позволит фреймворку TensorFlow мгновенно подгружать обучающие выборки и исключит «голодание» видеокарт при ожидании данных
Отказоустойчивость и интеллектуальное управление ресурсами
При проектировании системы вы сможете выбрать сервер и сконфигурировать его так, чтобы критические процессы обучения были защищены от аппаратных сбоев. Мы подготовим среду с предустановленным программным стеком, включая Docker-контейнеры, чтобы вы могли приступить к работе с TensorFlow сразу после инсталляции оборудования
Оставьте заявку, и мы свяжемся с вами в ближайшее время
{ конфигурации }
Готовые решения для обучения и инференса нейронных сетей
Оптимальный сервер для прототипирования и малых проектов
- Компактная платформа с поддержкой одной или двух видеокарт для быстрой проверки гипотез
- Достаточный объем системной памяти для комфортной предварительной обработки данных
- Надежные компоненты корпоративного класса, рассчитанные на длительные циклы вычислений
- Предустановленные инструменты мониторинга состояния графических ядер
Мощная станция для глубокого обучения и работы с Big Data
- Многопроцессорная архитектура с возможностью установки до 8 графических ускорителей в один узел
- Использование технологий высокоскоростной связи между картами для минимизации задержек
- Память с коррекцией ошибок для предотвращения падения системы при многодневных расчетах
- Полная поддержка распределенных конфигураций для масштабирования задач
Серверные узлы для производственных сред и инференса
- Специализированное решение для монтажа в стойку с оптимизированным охлаждением
- Возможность организовать автоматическое резервное копирование весов моделей в процессе их актуализации
- Поддержка виртуализации GPU для совместного использования ресурсов несколькими командами разработчиков
- Программные средства для автоматического развертывания новых версий ПО и патчей безопасности
На что мы опираемся при проектировании серверов под TensorFlow
1 этап
Тщательный анализ требований к видеопамяти исходя из размера батчей и сложности графа модели
- 2 этап
Точный расчет пропускной способности сети для эффективной синхронизации параметров в кластере
- 3 этап
Оценка производительности центрального процессора для бесперебойной работы ETL-процессов
- 4 этап
Выбрать оптимальный форм-фактор корпуса для обеспечения эффективного теплоотвода
- 5 этап
Проверка совместимости версий cuDNN и драйверов с конкретными релизами TensorFlow
- 6 этап
Проектирование систем бесперебойного питания для защиты результатов длительных расчетов
- 7 этап
Создать регламенты мониторинга и оповещения о критических нагрузках на аппаратную часть
{ сервисное обслуживание }
Технический сервис и внедрение под ключ
Профессиональная инсталляция и конфигурирование окружения
Наши инженеры выполнят полную настройку программного слоя для работы с алгоритмами машинного обучения. Проведем оптимизацию параметров системы и библиотек CUDA, чтобы каждый сервер выдавал максимальный показатель FLOPS, сокращая время до получения готового результата
Масштабируемость и модернизация существующих мощностей
Если ваш текущий сервер перестал справляться с возросшим объемом данных, мы поможем провести плавную модернизацию или миграцию. Установка новых узлов с поддержкой современных ускорителей устранит ограничения производительности и позволит внедрять более сложные архитектуры нейросетей
Регулярный аудит и мониторинг вычислительных ресурсов
Обеспечим постоянный контроль состояния всех узлов и анализ журналов производительности. Системный подход к обслуживанию позволит специалистам своевременно обнаружить потенциальные точки отказа и расширить возможности системы: просто добавить дополнительные модули памяти или видеокарты без остановки текущих исследований
{ свяжитесь с нами }
Нужна консультация по подбору GPU-сервера для работы с TensorFlow?
Оставьте заявку, и наши инженеры проведут детальный расчет ресурсов, подберут оптимальные ускорители и настроят систему под ключ. Мы подготовим проект, который полностью соответствует вашим задачам в области ИИ, включая работу по 44-ФЗ
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Библиотека CUDA позволяет TensorFlow переносить выполнение наиболее трудоемких математических операций с центрального процессора на графический. Это обеспечивает параллельную обработку данных на тысячах ядер, что ускоряет обучение моделей в десятки и сотни раз.
Для большинства задач обучения эффективнее использовать несколько видеокарт среднего или высокого сегмента, объединенных в одну систему. Это позволяет задействовать стратегии параллельного обучения и работать с моделями, которые не помещаются в память одного ускорителя.
Да, пропускная способность шины критична при передаче данных между системной памятью и GPU, а также при обмене данными между картами. Мы рекомендуем использовать серверы с поддержкой актуальных стандартов PCIe и достаточным количеством линий на каждый слот.
Для обучения простых моделей и отладки кода это возможно, но для серьезной работы в области ML отсутствие аппаратного ускорения сделает процесс крайне медленным и неэффективным. Использование GPU является обязательным условием для профессиональной разработки.
{ свяжитесь с нами }Остались вопросы? Оставьте заявку и мы свяжемся с вами
Остались вопросы? Оставьте заявку и мы свяжемся с вами
в ближайшее время
Заполните форму, и мы проведём бесплатный аудит: проверим серверы, сети и системы безопасности, определим риски и предложим план перехода на отечественное оборудование.