GPU-сервер для ИИ выбирают прежде всего по объёму видеопамяти (VRAM): она определяет, какую языковую модель можно запустить локально. Для инференса средних LLM нужны десятки гигабайт VRAM, для обучения и больших моделей — несколько ускорителей и быстрый интерконнект. Важны также питание, охлаждение и масштабирование. Такой сервер можно собрать на российской платформе из реестра под ИИ-инфраструктуру.
Что важно в GPU-сервере
- Видеопамять (VRAM) — главный параметр под размер модели.
- Число ускорителей и интерконнект для масштабирования.
- Питание и охлаждение — GPU потребляют сотни ватт.
- CPU, RAM и быстрые NVMe под подготовку данных.
Инференс или обучение
Для инференса (запуска готовых моделей) хватает одного-двух мощных ускорителей с достаточной VRAM. Для обучения и дообучения больших моделей нужны несколько GPU и быстрый интерконнект. Локальные LLM выбирают, когда важны приватность данных и независимость от внешних сервисов.
Питание и инфраструктура
GPU-серверы требовательны к питанию и охлаждению — закладывайте мощный онлайн-ИБП и продуманную вентиляцию стойки. Как рассчитать ИБП — в статье расчёт мощности ИБП. Платформу берут из реестра — см. серверы из реестра.
Соберём GPU-сервер под ваши ИИ-задачи и локальные LLM — с питанием и охлаждением.
Частые вопросы
Сколько видеопамяти нужно для локальной LLM?
Зависит от размера модели и квантования: компактные модели запускаются на ускорителе с 16-24 ГБ VRAM, средние требуют 40-80 ГБ, большие — несколько ускорителей. Видеопамять — главный ограничитель.
GPU-сервер для инференса или для обучения?
Для инференса готовых моделей достаточно одного-двух ускорителей с нужной VRAM. Для обучения и дообучения больших моделей нужны несколько GPU и быстрый интерконнект между ними.
Зачем запускать LLM локально?
Локальный запуск даёт приватность данных, независимость от внешних сервисов и предсказуемую стоимость. Это важно для компаний, которые не могут отправлять данные во внешние облака.
Можно ли собрать GPU-сервер на российской платформе?
Да. GPU-сервер собирают на серверной платформе из реестра с нужными ускорителями, питанием и охлаждением. Конфигурацию подбирают под задачу — инференс или обучение.