Оборудование РСК для вычислений HPC / AI

Оборудование РСК для вычислений HPC / AI — масштабируемые платформы для ресурсоемких задач

Оборудование предназначено для выполнения ресурсоёмких вычислений, обработки больших массивов данных и обучения моделей искусственного интеллекта. Платформы могут использоваться в научных центрах, промышленности, финансовом секторе и т.п., обеспечивая высокую плотность вычислений, эффективное охлаждение и стабильную работу при длительных нагрузках.

Особенности и преимущества решения

Оборудование РСК для вычислений HPC / AI представляют собой специализированные вычислительные системы, спроектированные для задач, где критичны параллельная обработка данных, высокая пропускная способность и предсказуемая производительность.

Архитектура систем РСК ориентирована на плотное размещение вычислительных узлов с возможностью масштабирования по мере роста задач. В зависимости от конфигурации решения могут включать процессорные и GPU-ускоренные узлы, обеспечивая оптимальное распределение нагрузок между классическими вычислениями и задачами, требующими массового параллелизма. Это делает платформы универсальными для гибридных сценариев HPC и AI.

Особое внимание уделяется эффективности охлаждения и энергопотребления:

• Системы разрабатываются с расчётом на круглосуточную эксплуатацию при высокой загрузке, что снижает риски перегрева и деградации компонентов.
• Продуманная компоновка и использование промышленных компонентов позволяют поддерживать стабильную работу вычислительного кластера даже при экстремальных нагрузках.
• Оптимальное энергопотребление позволяет экономить на расходах при эксплуатации систем.

Оборудование также поддерживает высокоскоростные межсоединения между узлами, что критично для распределённых вычислений, кластерных задач и обучения нейросетей на больших наборах данных. Это обеспечивает минимальные задержки при обмене данными и повышает общую эффективность вычислительных процессов.

Кроме того, платформы легко интегрируются в существующую инфраструктуру дата-центров и могут использоваться как основа для создания новых вычислительных комплексов.