Заявка на консультацию
Оставьте ваши данные и наши менеджеры свяжуться с вами в ближайшее время
Рейтинг компании
В реестре проверенных поставщиков
В реестре проверенных поставщиков

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
/
/
/
GPU-серверы для TensorFlow с поддержкой CUDA
Назад
Распределение мощности
Распределение мощности процессоров для эффективной работы стратегий параллелизма, таких как MirroredStrategy
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
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

Роль аппаратного ускорения в высокопроизводительных средах TensorFlow

{ серверные решения }

Технические характеристики и преимущества профессиональных решений

{ характеристики }
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
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
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
Оптимизация дисковой подсистемы для ускорения обучения
Оставьте заявку, и мы свяжемся с вами в ближайшее время

Готовые решения для обучения и инференса нейронных сетей

{ конфигурации }
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
Оптимальный сервер для прототипирования и малых проектов
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
Мощная станция для глубокого обучения и работы с Big Data
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
Серверные узлы для производственных сред и инференса
Тщательный анализ требований к видеопамяти исходя из размера батчей и сложности графа модели
Точный расчет пропускной способности сети для эффективной синхронизации параметров в кластере

На что мы опираемся при проектировании серверов под TensorFlow

{ проводим работу в несколько этапов }
1 этап
Оценка производительности центрального процессора для бесперебойной работы ETL-процессов
Проверка совместимости версий cuDNN и драйверов с конкретными релизами TensorFlow
3 этап
Создать регламенты мониторинга и оповещения о критических нагрузках на аппаратную часть
5 этап
7 этап
2 этап
Выбрать оптимальный форм-фактор корпуса для обеспечения эффективного теплоотвода
Проектирование систем бесперебойного питания для защиты результатов длительных расчетов
4 этап
6 этап
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
Профессиональная инсталляция и конфигурирование окружения
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
Масштабируемость и модернизация существующих мощностей
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
Регулярный аудит и мониторинг вычислительных ресурсов

Технический сервис и внедрение под ключ

{ сервисное обслуживание }
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

Нужна консультация по подбору GPU-сервера для работы с TensorFlow?

{ свяжитесь с нами }

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

{ 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.