AI-кластер как единая система
Производительность определяется взаимодействием GPU, CPU, памяти, fabric-сети, storage и программного стека.
GPU + CPU
Вычислительный слой получает высокую плотность ускорителей и достаточно CPU/RAM, чтобы не ограничивать загрузку GPU.
Low-latency network
Для distributed training сеть становится частью вычислительной системы: важны пропускная способность и предсказуемая задержка.
Логика трафика
Отделяем data plane, storage plane и management plane, чтобы обучение не конкурировало с сервисным трафиком.
Эксплуатация без слепых зон
Мониторинг должен видеть не только загрузку GPU, но и причины, по которым ускорители простаивают.
Telemetry
GPU utilization, HBM, температуры, ECC, power draw, NIC throughput и NVMe latency.
Orchestration
Контейнерный runtime, Kubernetes, очередь задач, quota и изоляция команд.
Scaling
Расширение по узлам без изменения базовой сетевой архитектуры и модели эксплуатации.
Ключевые вопросы
Почему нельзя выбирать AI-сервер только по количеству GPU?
Потому что недостаток RAM, медленное хранилище или перегруженная сеть снижают фактическую загрузку ускорителей и увеличивают стоимость единицы полезного вычисления.
Когда нужен 400 GbE?
При распределённом обучении и крупных multi-node задачах, где обмен градиентами и параметрами становится существенной частью времени итерации.
Можно ли начать с одного сервера?
Да. Важно заранее заложить сетевые интерфейсы, питание, адресное пространство, storage и схему оркестрации так, чтобы второй и последующие узлы добавлялись без переделки всего контура.