Прочие серверы YADRO

Прочие серверы YADRO — специализированные платформы для высоких нагрузок и искусственного интеллекта

Прочие серверы YADRO включают в себя модели V240 G3 и G4208P G3, которые представляют собой две мощные, но принципиально разные отечественные вычислительные платформы, предназначенные для решения сложных бизнес-задач в корпоративных ЦОД. Они демонстрируют два подхода к производительности: максимальная плотность универсальных вычислительных ядер и специализация на ускоренных вычислениях для искусственного интеллекта. Оба решения построены на передовых компонентах и отвечают высоким стандартам надежности.

Ключевые особенности и отличия серверов

• Разное целевое назначение: YADRO V240 G3 — это универсальный четырехпроцессорный сервер для высоконагруженных классических задач: работы с крупными базами данных, масштабной виртуализации и корпоративных приложений, где важна общая вычислительная мощность CPU и большой объем памяти. В свою очередь, YADRO G4208P G3 — это узкоспециализированная платформа для GPU-вычислений, созданная для обучения нейросетей, машинного обучения, научного моделирования (HPC) и инференса ИИ-моделей.
• Фундаментальные архитектурные различия: Основное отличие кроется в процессорной архитектуре и поддержке ускорителей. V240 G3 построен на базе четырех процессоров Intel Xeon Scalable 4-го поколения, что обеспечивает экстремальное количество ядер CPU и поддерживает до 16 ТБ оперативной памяти DDR5. G4208P G3 использует два процессора, но фокусируется на графических ускорителях, поддерживая установку до 8 двухслотовых GPU (таких как NVIDIA H100 или A100) с высокой скоростью межчипового соединения NVLink Bridge.
• Плотность размещения и хранение данных: Сервер V240 G3 в компактном корпусе 2U предлагает высокую плотность CPU-вычислений и вмещает до 28 накопителей формата SFF, что критично для задач, требующих высокой дисковой производительности и емкости. Специализированный G4208P G3 занимает 4U и оснащен гибкой системой хранения до 12 накопителей (LFF/SFF), сконфигурированной в первую очередь для работы с большими объемами обучающих данных.