Razem: 0,00 zł
Razem: 0,00 zł
Systemy GPU to specjalistyczne serwery zaprojektowane pod obciążenia równoległe – sztuczną inteligencję, deep learning, machine learning, obliczenia HPC oraz rendering. W tej kategorii znajdziesz konfiguracje, które mogą pełnić rolę węzłów treningowych i inferencyjnych dla nowoczesnych modeli – od klasycznych algorytmów po generatywne AI. Jeśli budujesz środowisko pod trenowanie i wdrażanie modeli, zacznij od przeglądu serwerów do sztucznej inteligencji, wyspecjalizowanych serwerów deep learning oraz serwerów machine learning, dopasowując liczbę GPU, RAM i storage do wielkości zbiorów danych.
Oferowane konfiguracje łączą wydajne procesory, rozbudowaną pamięć RAM, ultraszybki storage NVMe oraz wiele slotów PCIe pod akceleratory GPU, co pozwala budować zarówno pojedyncze węzły, jak i całe klastry AI/HPC. Możesz wybrać serwery NVIDIA GPU lub serwery AMD GPU, a w projektach wymagających najwyższej gęstości mocy skorzystać z platform NVIDIA MGX Grace Hopper oraz serwerów NVIDIA HGX, projektując infrastrukturę gotową na przyszłe generacje modeli i większe klastry.
Jeśli potrzebujesz dobrać system GPU pod konkretne zastosowanie (trening modeli, inferencja, HPC, render farmy), skontaktuj się z nami – pomożemy dobrać konfigurację CPU, RAM, GPU, storage i sieci do Twoich projektów. Przejdź do formularza kontaktowego »
Wybór odpowiedniego systemu GPU zależy przede wszystkim od tego, jakiego typu obciążenia AI planujesz. Jeśli budujesz lub rozwijasz szerokie środowisko oparte na wielu modelach – od klasycznych algorytmów ML, przez modele wizji komputerowej, po LLM – punktem wyjścia będą serwery do sztucznej inteligencji , zaprojektowane jako elastyczne węzły dla wielu rodzajów zadań.
Gdy priorytetem jest jak najszybsze trenowanie głębokich sieci, duże batch’e i skrócenie czasu epok, wygodnym wyborem stają się wyspecjalizowane serwery deep learning . Z kolei tam, gdzie ważna jest praca z danymi, feature engineering i mieszane obciążenia CPU/GPU, często lepiej sprawdzają się serwery machine learning , które łączą moc GPU z dużymi zasobami pamięci RAM i storage pod pipeline’y danych.
W zależności od stosowanego ekosystemu i wymagań projektów, możesz budować infrastrukturę na bazie kart NVIDIA lub AMD. Jeśli pracujesz w środowiskach opartych o CUDA, cuDNN, TensorRT oraz narzędzia NVIDIA AI, naturalnym wyborem będą serwery NVIDIA GPU , które świetnie nadają się do trenowania modeli LLM, generatywnego AI, wizji komputerowej i zaawansowanego renderingu. Dla zespołów poszukujących alternatywy zbudowanej wokół AMD Instinct i ekosystemu ROCm, dobrym kierunkiem będą serwery AMD GPU , często wybierane do obciążeń HPC oraz własnych środowisk chmurowych.
Najbardziej zaawansowane projekty, takie jak budowa klastrów AI, „AI factory” czy superkomputerów do treningu dużych modeli, wykorzystują platformy referencyjne NVIDIA. W kategorii serwery NVIDIA HGX znajdziesz serwery oparte na modułach z 4 lub 8 GPU połączonymi NVLink/NVSwitch, zaprojektowane do pracy jako węzły treningowe o bardzo wysokiej gęstości. Z kolei NVIDIA MGX Grace Hopper to modularne systemy nowej generacji, łączące procesor Grace z GPU Hopper w jednym superchipie – idealne do generatywnego AI, zaawansowanej analityki i środowisk o dużej gęstości obliczeń.
Niezależnie od tego, czy zaczynasz dopiero z AI, czy rozwijasz istniejący klaster, przejrzysty podział na serwery do sztucznej inteligencji , wyspecjalizowane serwery deep learning oraz serwery machine learning ułatwia dopasowanie rozwiązań do roli, jaką pełni dany węzeł w infrastrukturze. Dzięki temu możesz świadomie zdecydować, które systemy będą odpowiadać za trening, które za inferencję, a które za przygotowanie danych – budując spójne, skalowalne środowisko GPU pod rozwój sztucznej inteligencji w organizacji.
