Руководство по архитектуре GPU-серверов, хранилищам NVMe и оптимизации сети для обучения и инференса ИИ/ML-моделей.
Облачная инфраструктура для ИИ/ML
Нагрузки ИИ и машинного обучения предъявляют иные требования, чем традиционная облачная инфраструктура. В этой статье мы рассмотрим принципы проектирования облачной инфраструктуры, оптимизированной для ИИ/ML-проектов.
Архитектура GPU-серверов
- NVIDIA A100/H100: лучшие GPU для больших языковых моделей (LLM) и обучения глубоких нейросетей
- Конфигурация с несколькими GPU: высокая пропускная способность между GPU благодаря NVLink и NVSwitch
- Баланс CPU и GPU: Intel Xeon Platinum для достаточной подачи данных на GPU
- Объем памяти: память DDR5 ECC для обработки больших наборов данных
Стратегия хранения
Обучающие данные: высокая пропускная способность и низкая задержка на NVMe SSD. Параллельные файловые системы (BeeGFS, Lustre) для больших наборов данных.
Артефакты моделей: версионирование и совместное использование моделей в S3-совместимом объектном хранилище.
Контрольные точки и журналы: хранилище с высокой производительностью записи для контрольных точек обучения.
Оптимизация сети
- RDMA/RoCE: сетевое взаимодействие с низкой задержкой для распределенного обучения
- 100GbE+: высокая пропускная способность между GPU-серверами
- Топология Spine-Leaf: неблокирующая сетевая архитектура
ИИ-инфраструктура CloudRUX
CloudRUX работает над GPU-сервисом для ИИ/ML-проектов. После запуска модели GPU, цены и расположение дата-центра будут опубликованы на странице продукта. Уже сейчас вы можете спланировать архитектуру вместе с нашими инженерами.
Заключение
Правильное проектирование инфраструктуры для ИИ/ML-нагрузок критически важно и для производительности, и для затрат. Ускорьте свои проекты с готовой к ИИ инфраструктурой CloudRUX.