Статьи
FirstDedic

С увеличением числа пользователей и количества данных требуются более мощные решения для вычислительных задач. Обычные серверы, которые используют для этого только центральный процессор (CPU), не всегда эффективно справляются со сложными задачами, такими как обучение нейросетей. В подобных случаях могут понадобиться GPU-серверы, которые оснащены видеокартами. Они становятся все популярнее, потому что хорошо работают с высокими нагрузками, позволяют быстрее обрабатывать большие массивы данных и подходят для работы с ИИ. Давайте разберёмся, что такое GPU-сервер, для каких целей он может быть необходим и как выбрать подходящий вариант.

CPU и GPU

Прежде чем говорить о GPU-серверах, стоит понять, что такое CPU и GPU, а также чем они отличаются.

CPU (Central Processing Unit) — центральный процессор, основной компонент компьютера, отвечающий за выполнение инструкций программ и управление всей системой.

Основные производители CPU:

• Intel (Core и Ultra),
• AMD (Ryzen, Threadripper, EPYC),
• Apple (M-серия: M1, M2, M3 и так далее).

GPU (Graphics Processing Unit) — это графический процессор, специализированный вычислительный блок, предназначенный для обработки графики и выполнения параллельных вычислений.

Основные производители GPU:

• NVIDIA (GeForce, Quadro, Tesla и другие),
• AMD (Radeon, Instinct),
• Intel (Arc, встроенная графика).

Различия CPU и GPU

Теперь, когда мы разобрались с понятиями, рассмотрим основные различия этих процессоров.

Назначение

CPU — универсальный процессор, способный выполнять широкий круг задач. Он эффективно работает с последовательными операциями и сложной логикой, а также обрабатывает множество задач одновременно, хотя и с ограниченным числом потоков.

GPU разработан для массово-параллельных вычислений и отлично справляется с обработкой графики. Видеокарта одновременно выполняет тысячи простых операций. Рассчитывает геометрию, освещение, текстурирование и другие эффекты в режиме реального времени, используя все доступные вычислительные ресурсы. 

Архитектура

Современные CPU могут содержать до 192 ядер (например, AMD EPYC 9965), а с учётом многопоточности — выполнять до 384 потоков одновременно. Однако CPU ориентирован на сложные последовательные операции, требующие высокой тактовой частоты, эффективного кэширования данных и оптимизированной логики предсказания команд. Несмотря на многопоточность, CPU не всегда справляется с задачами, где требуется массовая параллельная обработка данных, так как его архитектура лучше приспособлена для последовательных операций и управления аппаратной и программной частью системы.

GPU включает тысячи ядер, которые работают синхронно. Например, графический процессор десктопной видеокарты RTX 5090 содержит 21 760 ядер. И хотя производительность одного ядра GPU ниже, чем у CPU, их огромное количество позволяет эффективно распределять задачи на независимые потоки. Это делает GPU незаменимыми в случаях, когда требуется обрабатывать огромные объемы данных параллельно, например, при обучении нейросетей, работе с изображениями, моделировании физических процессов и проведении научных исследований.

Хранение данных

У CPU есть многоуровневая кэш-память (L1, L2, L3), предназначенная для быстрого доступа к часто используемым данным. В серверных процессорах объём L3-кэша может доходить до 512 МБ, что значительно ускоряет выполнение вычислений, уменьшая необходимость обращения к сравнительно медленной оперативной памяти (RAM). Однако, если объём кэш-памяти недостаточен для хранения всех необходимых данных, CPU вынужден чаще взаимодействовать с оперативной памятью, что может снижать общую производительность.

GPU также имеет кэш-память, но её структура оптимизирована для работы с операциями, которые выполняются синхронно. Дополнительно GPU обладает видеопамятью (VRAM), объём которой может достигать 80 ГБ в профессиональных ускорителях, таких как NVIDIA H100. Хотя VRAM медленнее кэш-памяти CPU, её высокая пропускная способность и большой объём позволяют хранить больше данных локально на видеокарте, что значительно ускоряет обработку графики, моделирование физических процессов и расчеты на базе ИИ.

GPU изначально создавались для узких целей, связанных с обработкой потоковых данных, поэтому хорошо справляются со сложным рендерингом, анализом информации и работой с алгоритмами искусственного интеллекта. CPU тоже может выполнять такие функции, но делает это медленнее, так как его основная роль— управление всей системой и решение задач различной направленности. Без GPU сервер может работать, но вот без CPU никак.

Сферы применения

GPU-сервер — это сервер, в котором задействован не только обычный процессор, но ещё и графический. Чаще всего такие серверы применяются для специализированных задач, где программное обеспечение способно задействовать вычислительные ресурсы видеокарты. Ниже перечислены основные направления их использования:

• Машинное обучение и ИИ. Ускоряют работу нейросетей и создание алгоритмов. На них выполняются задачи по генерации текстов, изображений и построению прогнозов.
• Большие данные (Big Data). Подходят для анализа информации в финансах, медицине, исследованиях и рекламе. Например, в лабораториях, таких как CERN, для обработки экспериментальных данных.
• Финансы и блокчейн. На их базе проводят разработку финансовых моделей, аналитику и работу с криптовалютами.
• Графика и видео. Ускоряют создание спецэффектов, 3D-анимацию и моделирование. Применяются при рендеринге сложных сцен с текстурами, освещением и тенями.
• Научные исследования. Используются в биологическом и химическом моделировании, симуляциях и сложных вычислениях.
• Игровая индустрия. Эксплуатируются при разработке, тестировании и визуализации игр. А также в сервисах облачного гейминга, например GeForce Now.

Какие GPU используются в серверах

Ключевым компонентом GPU-сервера является видеокарта, и на рынке представлено множество моделей, поэтому легко запутаться. Попробуем немного разобраться, какие бывают GPU. 

Профессиональные видеокарты для серверов

Для серверных решений обычно применяются профессиональные ускорители NVIDIA, такие как L40, A100 и H100. Эти видеокарты созданы для работы с искусственным интеллектом, изображениями и видео, а также для использования в облачных и дата-центровых сервисах. Они оснащены увеличенным объёмом VRAM с поддержкой коррекции ошибок (ECC), что повышает точность обработки данных и надёжность в критически важных процессах.

Десктопные видеокарты в серверных решениях

Помимо специализированных ускорителей, в серверах иногда задействуются  десктопные видеокарты — например, RTX и Quadro. Они широко применяются в архитектуре, проектировании, строительстве, цифровом прототипировании, а также создании медиа- и развлекательного контента. Несмотря на меньшую мощность по сравнению с серверными GPU, они являются более доступным вариантом благодаря сниженной стоимости.

Как выбрать сервер с GPU

Для того, чтобы не переплачивать за мощности, но при этом эффективно решать задачи с помощью GPU-сервера, нужно понять, как выбрать оптимальную конфигурацию. Начнем с основных параметров по выбору сервера:

1. Цель использования. Подумайте, для чего нужен сервер, изучите требования к минимальным параметрам видеокарты для подобных целей. Это поможет подобрать нужную модель видеокарты.
2. Процессор, оперативная память и накопители. CPU должен быть достаточно мощным, с высокой частотой и многими ядрами, чтобы эффективно работать с данными GPU. Мы рекомендуем устанавливать не менее 32 Гб RAM. Лучше всего выбирать быстрые NVMe SSD большого объёма (от нескольких терабайт) для быстрого доступа к данным.
3. Характеристики GPU. При выборе обратите внимание на количество ядер и их тактовую частоту, а также проверьте совместимость модели видеокарты с вашим ПО. Убедитесь, что объём VRAM соответствует требованиям. Например, для DeepSeek R1 Small (упрощённая версия основной модели) понадобится от 24-48 Гб видеопамяти.
4. Количество GPU. Для простых задач достаточно одной видеокарты, а для сложных вычислений, таких как нейросети или научные разработки, может потребоваться несколько GPU.
5. Совместимость с фреймворками. Проверьте, поддерживает ли графическая карта необходимые инструменты, такие как TensorFlow, PyTorch или CUDA.
6. Стоимость. Сравните цены на разные конфигурации. Можно собрать сервер самостоятельно, но это потребует закупки дорогостоящего оборудования и обеспечения его стабильной работы. Либо взять сервер в аренду на небольшой срок —  иногда это выгоднее, чем покупать свою видеокарту. Например, средняя стоимость видеокарты RTX 4090 в популярных розничных сетях составляет около 300 тысяч рублей, что эквивалентно нескольким месяцам аренды выделенного сервера с GPU.

Примеры конфигураций

Мы взяли за основу задачи, под которые чаще всего требуется GPU, и подобрали оптимальные конфигурации.

Для обучения нейросетей:

• GPU с тензорными ядрами и большим объёмом видеопамяти;
• минимум 24 Гб видеопамяти и более для ресурсоемких проектов;
• CPU с высокой частотой для обработки данных перед передачей на GPU;
• 32 Гб RAM или больше, в зависимости от нагрузки;
• SSD NVMe, объём которого определяется размерами датасета.

Для обработки Big Data:

• GPU с большим количеством CUDA и тензорных ядер с объемом видеопамяти не менее 24 Гб и поддержкой технологии NVLink;
• CPU с большим количеством ядер;
• объем RAM от 512 Гб до 2 Тб с поддержкой коррекции ошибок (ECC);
• быстрые SSD NVMe диски для обработки и HDD для хранения данных.

Для профессиональной работы с графикой:

• GPU линейки Quadro, оптимизированный для работы в графических движках (V-Ray, Redshift, Octane);
• CPU с многими ядрами и высокой частотой для ускорения работы;
• RAM объёмом от 32 Гб для работы с полигонами или 64 Гб для сложных сцен;
• SSD NVMe на 1 Тб для быстрой обработки данных.

GPU-серверы — это эффективный инструмент для работы, требующей высокой вычислительной мощности и параллельной обработки данных. Они широко применяются в таких областях, как работа с графикой, анализ больших данных, машинное обучение и научные исследования. GPU-серверы помогают ускорять вычисления и решать сложные задачи.

При выборе сервера важно учитывать поставленные цели, технические характеристики и бюджет, чтобы обеспечить его эффективное использование.