YADRO, входящая в ИКС Холдинг, представила обновлённую конфигурацию ИИ-сервера G4208P G3. Платформа поддерживает до восьми GPU мощностью до 600 Вт каждая и вдвое увеличивает плотность вычислений по сравнению с предыдущей версией. Сервер адресован корпоративным проектам, где нужно обучать, дообучать и запускать инференс современных ИИ-моделей.

Рост производительности GPU повышает требования ко всей серверной платформе. В обновлённом G4208P G3 усилены подсистемы питания и охлаждения: полная конфигурация может работать при температуре входящего воздуха до 30 °C. Для заказчиков это расширяет возможности размещения ИИ-оборудования в существующей инфраструктуре ЦОД и снижает объём дополнительных требований к подготовке площадки.

ПараметрЗначение
Максимум GPU8
Мощность одного GPUдо 600 Вт
Плотность вычисленийвдвое выше предыдущей версии
Температура входящего воздухадо 30 °C
Поддерживаемые ускорителиразные классы и производители
Сценарииобучение, дообучение, инференс

G4208P G3 поддерживает ускорители разных классов и производителей. Конфигурацию можно подбирать с учётом модели, программного стека, профиля нагрузки и бюджета проекта. Одна платформа подходит для разных ИИ-сценариев и позволяет наращивать вычислительные ресурсы по мере роста нагрузки — от отдельных вычислительных узлов до GPU-кластеров.

YADRO также проводит прикладные исследования и тестирование на реальных ИИ-нагрузках, публикуя результаты измерений с описанием конфигураций, методик и условий тестирования. Заказчики могут заранее сравнивать варианты по производительности, задержкам и стоимости вычислений и быстрее переходить к проверке конфигурации на своей нагрузке.

«Корпоративные ИИ-проекты становятся масштабнее, и вместе с ними растут требования к вычислительной инфраструктуре. При развитии G4208P G3 мы ориентировались на реальные условия эксплуатации в ЦОД, возможность выбирать конфигурацию под конкретную нагрузку и дальнейшее масштабирование инфраструктуры по мере роста задач», — отметил Михаил Михеев, директор по серверным продуктам YADRO.

Обновление выходит на фоне общего роста плотности вычислений в серверном сегменте: современные ускорители требуют больше мощности и тепла на единицу объёма стойки, что заставляет производителей пересматривать конструкции шасси, схемы питания и охлаждения. Для российских заказчиков, строящих локальную ИИ-инфраструктуру, такие платформы — способ масштабировать проекты без полной перестройки ЦОД.