Компания Yadro начала демо-тестирование своих серверов, построенных на базе GPU и предназначенных для высокопроизводительных вычислений и работы с задачами ИИ. Модель G4208P G3 позиционируется как флагманская платформа, специально разработанная не только для искусственного интеллекта, но и машинного обучения, научных исследований и других ресурсоемких рабочих нагрузок. Ключевая особенность платформы заключается в плотности графических ускорителей (GPU) в сочетании со сбалансированной архитектурой, основная задача которых - обеспечить предсказуемый уровень производительности.
Технические характеристики G4208P G3
В основе сервера лежат два процессора Intel Xeon Scalable 4-го (Sapphire Rapids) или 5-го (Emerald Rapids) поколения. Эти CPU с TDP до 350 Вт разработаны с акцентом на стабильность при длительной работе под максимальной нагрузкой, что соответствует задачам обучения сложных нейросетей или выполнения масштабных симуляций.
Для бесперебойной работы с большим объёмом данных сервер поддерживает до 8 ТБ высокоскоростной памяти DDR5-5600 с коррекцией ошибок (ECC RDIMM/LRDIMM). Система хранения включает в себя 12 отсеков под накопители SAS, SATA и, что особенно важно, NVMe.
Источник изображения: Yadro
Ключевая особенность G4208P G3 - это возможность разместить до восьми графических ускорителей (GPU) двойной ширины. Сервер поддерживает широкий спектр GPU: от массовых и доступных решений (NVIDIA RTX 4090, RTX 3090, T4, L4) до серверных флагманов (NVIDIA H100 NVL, H100, H800, A100, A800). Это позволяет ИТ-специалистам и системным интеграторам создавать конфигурации, сбалансированные под конкретные задачи, бюджетные ограничения и требования по энергопотреблению (TDP).
Также, согласно заявлениям Yadro, особое внимание было уделено сбалансированной архитектуре, обеспечивающей равномерный доступ всех восьми GPU к ресурсам CPU, оперативной памяти и подсистемам ввода-вывода. Топология PCIe 5.0 и маршрутизация данных призваны исключить явление “oversubscription” ресурсов и конфликты за пропускную способность. Для задач, требующих совместной работы нескольких GPU над одной моделью (особенно в обучении) важным аспектом также является поддержка технологии NVLink Bridge, которая позволяет ускорителям обмениваться данными напрямую.
Масштабируемость и области применения G4208P G3
Источник изображения: Yadro
Архитектура G4208P G3 заточена под масштабируемые распределенные вычисления - наличие четырех слотов PCIe 5.0 x8 позволяет устанавливать NVMe-накопители для быстрого локального хранилища или специализированные карты расширения. Интеграция сетевых адаптеров (100GbE, InfiniBand) через PCIe 5.0 позволяет минимизировать задержки межсерверной коммуникации. Таким образом, Yadro позиционирует G4208P G3 не только как standalone-сервер, но и как основу для создания GPU-кластеров.
Также, компания выделяет для сервера G4208P G3 различные потенциальные сценарии применения, среди которых, помимо очевидной возможности размещения в ЦОД, встречаются:
-
Обучение сложных нейронных сетей, фундаментальные исследования в области ИИ и анализ больших данных
-
Разработка и тестирование ИИ-приложений, развертывание платформ машинного обучения (MLOps)
-
Высокоскоростной анализ рисков, фрод-мониторинг и обработка больших массивов транзакционных данных.
-
Ускоренная диагностика по медицинским изображениям и симуляции биологических процессов.
-
Предиктивное обслуживание оборудования на основе анализа данных, оптимизация технологических процессов.
-
Рендеринг сложных сцен в реальном времени, создание спецэффектов и симуляции физики для геймдева
-
Инженерные расчеты (CAE), проектирование сложных изделий (CAD), фотореалистичная визуализация проектов (BIM).
Заключительные слова
Согласно коммуникации компании Yadro, G4208P G3 представляет собой передовую систему для сложных вычислительных задач, которая позволяет эффективно справляться с ними сегодня и в обозримом будущем. Сейчас у партнёров и клиентов компании есть возможность протестировать систему в удаленном формате или на собственной площадке, и в ближайшее время мы сможем узнать, каковы будут результаты этих тестов и как оценят возможности и работу этой платформы клиенты после испытаний в практических сценариях.
