Кластеризация серверов для бизнеса в 2026

В этой статье расскажем, когда кластеризация серверов помогает бизнесу сократить простой и повысить производительность, а когда лишь усложняет инфраструктуру. Разберём, как выбрать подходящую схему и какие требования к оборудованию и ПО учесть до покупки.

Второй сервер сам по себе не гарантирует ни отказоустойчивости, ни ускорения работы. Он может сократить простой, если инфраструктура настроена на переключение нагрузки при отказе основного сервера. А ускорить выполнение задачи — если приложение умеет распределять вычисления между серверами. Разберём эти сценарии, чтобы вы могли оценить, нужен ли компании кластер и какие задачи он решит.

Коротко о главном

• Начните с задачи. Поддержание доступности, распределение запросов и ускорение расчётов требуют разных механизмов.
• Два узла могут образовать отказоустойчивый кластер. Безопасное переключение зависит не только от числа узлов, но и от правил принятия решений и изоляции узла, потерявшего право работать с данными.
• Резервирование не заменяет резервные копии. Нужны отдельные процедуры восстановления после удаления данных, а на случай потери площадки — копии за её пределами.
• Проверьте пользу дополнительных GPU. Прирост производительности зависит от приложения, скорости обмена между GPU и подачи данных. Суммарных FLOPS недостаточно для его оценки.
• Иногда достаточно одного сервера. Если он выдерживает нагрузку, а время восстановления и возможная потеря данных укладываются в допустимые пределы, кластер может быть излишним.

Что такое кластер серверов и зачем он бизнесу

Серверный кластер — несколько серверов, или узлов, которые совместно выполняют задачи или поддерживают доступность сервиса при отказах. В зависимости от устройства кластера бизнес может обрабатывать больше запросов, ускорять расчёты или сокращать простой.

Связать серверы сетью недостаточно. ПО должно координировать их работу, отслеживать состояние узлов и управлять восстановлением после сбоев. Для базы данных нужно определить, какие узлы принимают изменения и как согласуют их между собой, а для обучения модели — как распределяются вычисления.

При этом отказ общего оборудования может затронуть сразу несколько узлов. Единственный коммутатор становится общей точкой отказа, если через него проходят все соединения. Два блока питания не спасут от отключения линии, к которой подключены оба. Общая система хранения тоже требует резервирования.

Домен отказа — группа компонентов, которые могут одновременно стать недоступны по одной причине. Его границей может быть отдельный сервер, стойка с общим питанием или целая площадка. Копии данных на разных узлах помогают пережить отказ сервера, но для защиты от потери ЦОДа нужны копии на независимой площадке. Поэтому заранее определяют, какие аварии должна выдерживать система.

Основные сценарии кластеризации

HA: высокая доступность

Высокая доступность (High Availability, HA) — подход к сокращению простоев сервиса. Система обнаруживает отказ и запускает восстановление: перезапускает приложение либо переключает нагрузку на исправный узел. Такое переключение называют failover.

Кворум определяет, какая часть кластера вправе продолжать работу при потере связи между узлами. Предусмотренные платформой механизмы изоляции блокируют доступ остальных узлов к защищаемым ресурсам, предотвращая конфликтующие записи.

Обнаружение отказа, принятие решения и восстановление работы требуют времени. В зависимости от архитектуры могут понадобиться запуск приложения, восстановление согласованного состояния данных и повторное подключение клиентов. Поэтому HA не гарантирует работу без перерыва. Допустимое время восстановления задаёт RTO, а период, за который допустимо потерять последние изменения данных, — RPO.

Оставшиеся узлы должны выдерживать нагрузку после отказа. Поэтому проверяют и само переключение, и производительность сервиса после него: если очередь запросов непрерывно растёт, восстановление нельзя считать успешным для бизнеса.

Load Balancing: распределение запросов

Балансировка нагрузки направляет запросы к нескольким экземплярам приложения. Это позволяет увеличивать пропускную способность добавлением узлов, если приложение поддерживает горизонтальное масштабирование и общие зависимости не ограничивают рост.

Балансировщик использует проверки состояния — health checks. Они должны оценивать готовность экземпляра обслуживать запросы, а не только наличие запущенного процесса: приложение может работать, но потерять доступ к БД или зависнуть при обращении к хранилищу.

Если корзина магазина хранится только в памяти одного экземпляра, при его отказе пользователь её потеряет. Привязка клиента к серверу не заменяет сохранение состояния. Данные должны оставаться доступными экземплярам, которые продолжают работу.

База данных, DNS, хранилище и сам балансировщик остаются зависимостями сервиса. Балансировка не устраняет их сбои, поэтому отказоустойчивость каждого уровня проверяют отдельно.

HPC / GPU-кластер: распределённые вычисления

HPC-кластер объединяет узлы для высокопроизводительных расчётов. Планировщик выделяет ресурсы и распределяет задания, а среда выполнения организует обмен данными между участниками распределённого расчёта. В GPU-кластере важны не только характеристики ускорителей, но и скорость связи между ними.

Внутри сервера GPU обмениваются данными через доступные соединения платформы. Между серверами обмен обычно идёт через сетевые адаптеры и коммутаторы. Подробнее о соединениях внутри сервера — в статье «Multi-GPU в 2026: где и зачем нужны несколько видеокарт?».

При обучении модели способ распараллеливания должен соответствовать возможностям сети. Обработка разных частей обучающей выборки и распределение самой модели между GPU различаются объёмом и частотой обмена данными. На GPU NVIDIA для коллективных операций, например суммирования градиентов между участниками обучения, используют библиотеку NCCL. Она поддерживает обмен как внутри узла, так и между узлами.

Независимые задания проще распределить между узлами, чем один расчёт, требующий частого обмена данными. Но даже при независимых заданиях медленное хранилище может заставить дополнительные GPU простаивать в ожидании данных.

HCI — архитектура платформы, а не отдельный сценарий кластеризации

Гиперконвергентная инфраструктура, или HCI, объединяет вычисления и программно управляемое хранение на одних и тех же узлах. Диски серверов образуют общий распределённый пул, в котором размещаются данные виртуальных машин.

HA, балансировка нагрузки и HPC описывают задачи кластера, а HCI — способ его построения. Такая платформа может обеспечивать высокую доступность виртуальных машин и распределённого хранилища, но сама по себе не делает приложения способными распределять запросы или вычисления.

Единая платформа упрощает стандартизацию оборудования и управления. Однако приложения и хранилище используют общие ресурсы: после отказа восстановление избыточности данных может конкурировать с рабочей нагрузкой за процессорное время, диски и сеть. Поэтому нужен запас производительности, а полезную ёмкость дисков рассчитывают с учётом схемы защиты и места для восстановления.

В классической HCI-схеме добавление узлов одновременно увеличивает вычислительные ресурсы и ёмкость хранилища. Некоторые платформы поддерживают и раздельное масштабирование. Например, Azure Local допускает дисагрегированное развёртывание: вычислительные узлы используют внешнюю систему хранения через сеть SAN. Это отдельный вариант архитектуры, который уже не относится к гиперконвергентной топологии.

Что определить перед проектированием кластера

SLA, downtime, RTO и RPO

SLA — соглашение об уровне сервиса. Оно определяет обязательства, методику измерения доступности и критерии её нарушения. Без этих условий процент доступности мало говорит о требованиях к оборудованию.

Downtime — время недоступности. При доступности 99,9% теоретический бюджет простоя за 365 дней составляет около 8 часов 46 минут, при 99,99% — 52,56 минуты. Расчёт: длительность периода × (1 − доступность), где доступность выражена долей единицы. Это допустимый суммарный простой за период, а не гарантия конкретной архитектуры. Плановые работы и исключения учитываются по SLA.

RTO задаёт допустимое время восстановления, а RPO — допустимое окно потери изменений. Например, возобновить приём заказов за 15 минут после сбоя и потерять данные не более чем за последнюю минуту перед ним.

Соблюдение RTO проверяют со стороны клиента: может ли он снова оформить заказ. Для RPO проверяют сохранность подтверждённых операций. Возможная потеря данных зависит от режима репликации и порядка подтверждения записи.

Какие отказы нужно пережить

Перечислите аварии, от которых нужна защита: остановка процесса, отказ узла, сетевого адаптера, коммутатора или контроллера хранилища, потеря сетевого пути. Отдельно задайте требования на случай потери стойки и ЦОДа.

Для каждого сценария определите, где сохранятся данные и вычислительные ресурсы, а также сможет ли кластер безопасно принять решение о переключении.

От выбранной границы отказа зависят расположение копий, независимость сетевых путей и размещение арбитра, если он используется. На случай потери площадки нужен план аварийного восстановления — DR. Он должен предусматривать подготовку резервной площадки, восстановление данных, запуск зависимых сервисов и перевод пользователей.

Нагрузка и производительность после отказа

Схема N+1 предусматривает один дополнительный узел сверх N узлов, необходимых для обслуживания нагрузки. Проверяют, хватит ли ресурсов оставшихся узлов после отказа любого одного из них.

Условный пример: процессоры четырёх одинаковых серверов загружены на 90% каждый. При допущении линейного масштабирования нагрузка требует мощности 3,6 сервера. После отказа одного останутся три, поэтому даже при идеальном перераспределении вычислительных ресурсов не хватит. Такой серверный кластер состоит из четырёх машин, но не обеспечивает достаточный резерв для этой нагрузки.

Запас рассчитывают по процессорам, памяти, GPU, дискам и сети с учётом пиков. Восстановление реплик тоже расходует ресурсы и может увеличивать задержки.

Из чего состоит серверный кластер

Вычислительные узлы

Процессоры, память и GPU подбирают под приложение: профиль запросов БД, требования виртуальных машин или модель ИИ и способ параллельного выполнения. Особенности подбора CPU для GPU-нагрузок разобраны в статье «Как выбрать процессор для ИИ-сервера».

ECC обнаруживает и исправляет определённые ошибки памяти, но не защищает от отказа процессора или ОС. Резервные БП должны выдерживать нагрузку при отказе одного из них, а для защиты от отключения линии питания нужны независимые источники.

Контроллер BMC обеспечивает внеполосное управление — OOB — независимо от основной ОС. Стандарт Redfish определяет открытый API, через который можно автоматизировать поддерживаемые операции. Доступ к BMC отделяют от пользовательского трафика и предоставляют только администраторам и служебным учётным записям с необходимыми правами.

Узлы не обязательно должны быть одинаковыми: допустимые сочетания оборудования и его совместимость определяет матрица поддержки выбранного ПО. Однородность часто упрощает распределение расчётов, но смешанные конфигурации сами по себе не запрещены.

Межузловая сеть

Ethernet с TCP/IP подходит для запросов, управления, доступа к хранилищу и распределённых приложений. Пропускную способность выбирают по объёму и интенсивности обмена, а задержки проверяют под рабочей нагрузкой.

RDMA позволяет передавать данные между областями памяти узлов с меньшим участием процессора. Это механизм обмена, а не отдельная физическая сеть. RoCE реализует RDMA поверх Ethernet, а InfiniBand предоставляет собственную сетевую архитектуру с поддержкой RDMA. Выбор зависит от приложения, оборудования и опыта команды эксплуатации. Для RoCE недостаточно совместимых адаптеров: нужно настроить управление перегрузками и проверить поведение сети под нагрузкой.

NVLink и NVSwitch обеспечивают быстрый обмен между GPU в совместимых платформах NVIDIA. В обычном кластере из нескольких серверов HGX H200 они связывают GPU внутри сервера и не заменяют межсерверную сеть. В GPU-инфраструктуре scale-up означает расширение тесно связанной системы ускорителей, а scale-out — добавление самостоятельных узлов. Граница scale-up зависит от платформы и не всегда совпадает с одним сервером.

SmartNIC, SuperNIC и DPU различаются назначением и набором функций, хотя их возможности могут пересекаться. В зависимости от модели они ускоряют сетевой обмен, разгружают CPU или выполняют задачи хранения и безопасности. Такие устройства нужны не каждому кластеру.

Разведите клиентский трафик, вычислительный обмен, доступ к данным и управление. Четыре физические сети нужны не всегда, но необходимо учитывать конкуренцию потоков за пропускную способность и последствия потери каждого пути.

Хранилище

Локальные NVMe с репликацией позволяют обойтись без общей СХД. Согласованность копий и восстановление данных обеспечивает приложение или программный слой хранения.

SAN предоставляет общий блочный доступ. Помимо серверов резервируют контроллеры хранилища, сетевые соединения и пути к дискам. Правила владения ресурсом и координации доступа должны исключать небезопасную одновременную запись.

NAS даёт общий файловый доступ. Его доступность и производительность учитывают в требованиях ко всей системе. Распределённое хранилище размещает данные и защитные копии либо блоки избыточности на нескольких узлах. Для него рассчитывают резерв ёмкости, трафик восстановления и размещение данных по доменам отказа.

NVMe over TCP, или NVMe/TCP, — транспорт команд и данных NVMe через TCP/IP. Это не самостоятельная архитектура хранения и не гарантия резервирования. NVMe over RDMA использует для обмена RDMA и требует его поддержки на конечных устройствах и совместимой сетевой инфраструктуры. В обоих случаях отдельно выбирают топологию, защиту данных и механизмы доступа по нескольким путям.

Резервирование серверов не заменяет резервирование доступа к данным

ПО и управление

Кластерный менеджер контролирует ресурсы и управляет переключением. В связке с гипервизором он может перезапускать виртуальные машины на исправных узлах, а механизмы БД — управлять репликацией и выбором активного экземпляра. Перенос виртуальной машины и переключение БД решают задачи на разных уровнях и не взаимозаменяемы.

Kubernetes управляет контейнерами, но сам по себе не гарантирует сохранность данных и заданное время восстановления сервиса. Для распределённых расчётов нужны планировщик и среда распределённого выполнения. Любой стек дополняют мониторингом и резервным копированием.

Проверяют совместимость версий ПО, прошивок и оборудования. Назначают ответственных за обновления, устранение сбоев и возврат узлов в работу.

Split-brain, quorum, witness и fencing

Два узла потеряли связь друг с другом. Оба работают и видят общее хранилище, но не получают сообщения от соседа. По отсутствию ответа нельзя определить, выключился сосед или оборвалась только сеть.

Если обе стороны считают себя единственными владельцами изменяемого ресурса, возникает split-brain, угрожающий целостности данных. Потерю связи обнаруживают по отсутствию сигналов состояния — heartbeat, но причину сбоя это не проясняет.

Quorum, или кворум, определяет, какая часть узлов вправе продолжать кластерные операции. Часто для этого используют голоса и правило большинства. Детали зависят от реализации, поэтому требование «всегда покупайте три сервера» неверно.

Witness — свидетель, который участвует в арбитраже кворума. Windows Failover Clustering поддерживает файловый, облачный и дисковый свидетель. В Corosync для внешнего арбитража используют связку qdevice/qnetd: qdevice работает на узлах кластера, qnetd — вне его. Арбитр не служит вычислительным резервом. Его размещение и сетевые подключения выбирают так, чтобы предусмотренная авария не лишала оставшиеся узлы доступа к арбитражу.

Fencing лишает проблемный узел возможности работать с защищаемыми ресурсами — например, отключает его питание или блокирует доступ к хранилищу. В Pacemaker этот механизм также называют STONITH. Корректно настроенный fencing критически важен для безопасной работы Pacemaker/Corosync: одного голосования недостаточно, если исключённый узел всё ещё способен повредить данные. Windows использует собственные механизмы членства, кворума и управления ресурсами. Называть их STONITH некорректно.

Кворум определяет, кто вправе продолжать работу, а изоляция не даёт исключённому узлу вмешиваться в неё. Если безопасность записи подтвердить нельзя, остановка ресурса может быть правильным поведением.

В режиме active-passive один узел обслуживает ресурс, другой готов его принять. Active-active может означать, что разные узлы одновременно обслуживают разные нагрузки. Само название режима не разрешает двум экземплярам БД совместно изменять одни данные: для этого нужна явная поддержка со стороны СУБД и согласованная схема доступа к хранилищу.

Когда бизнесу действительно нужна кластеризация

Если простой останавливает продажи, производство или работу склада, сравните возможный ущерб с затратами на резервирование и эксплуатацию. Высокая доступность может требоваться даже при умеренной нагрузке.

Серверный кластер может позволить переносить нагрузку перед обновлением или ремонтом. Возможность и длительность такого переноса проверяют для конкретного приложения и платформы отдельно от аварийного переключения.

Определите, что ограничивает пропускную способность. Если очередь запросов растёт из-за перегрузки единственной БД, новые серверы приложения могут не помочь. Балансировка нагрузки полезна, когда запросы можно распределить между экземплярами, а общие зависимости выдержат возросший поток.

Если модель не помещается в памяти одного узла или расчёт не укладывается в отведённое рабочее окно, проверьте возможность разделить задачу между узлами и затраты времени на обмен данными. При росте очереди независимых заданий можно постепенно добавлять исполнителей, если сеть и хранилище успевают подавать им данные.

Переход от внешнего ИИ-сервиса к своей инфраструктуре требует отдельного экономического сравнения. Его разбираем в материале «Когда компании пора строить свой LLM/GPU-кластер, а не платить за API».

Когда кластеризация избыточна и какие задачи она не решает

Если одному серверу хватает ресурсов, восстановление из копии укладывается в допустимый перерыв, а возможная потеря последних изменений — в RPO, кластеризация может стоить дороже своей пользы. В бюджет войдут сеть, хранение, лицензии и труд инженеров.

Покупка оборудования не сделает неподдерживаемую схему рабочей. Сначала определяют, как обеспечить безопасную репликацию БД, поддерживаемый перенос виртуальной машины и переключение приложения. Если ПО этого не допускает, потребуется изменение приложения или его архитектуры.

Репликация способна распространить удаление или результаты шифрования данных на другие узлы. Поэтому нужны независимые резервные копии, включая изолированные либо защищённые от изменения, и проверенное восстановление. Локальный серверный кластер не спасает от потери ЦОДа: для этого нужны DR и ресурсы вне площадки.

Какое оборудование нужно для кластера в 2026 году

Нагрузка и необходимый запас после отказа задают требования к памяти, адаптерам, дискам и связям между ними. Затем выбирают платформу. Серверный кластер оценивают целиком: мощные GPU не компенсируют медленную подачу данных.

Стандарты и возможности платформ

Для кластера важнее реальные возможности платформы, чем номер новейшего стандарта. В 2026 году уже опубликованы PCIe 7.1 и CXL 4.0, но это не означает, что выбранный сервер их поддерживает. Например, AMD EPYC 9005 поддерживает PCIe 5.0 и CXL 2.0, а для EPYC 9006 заявлена поддержка PCIe 6.0.

Поэтому проверяют всю цепочку: процессор, системную плату, прошивку, ОС и установленные устройства. Для GPU, сетевых адаптеров и NVMe важны не только версия PCIe, но и число доступных линий, электрическое подключение конкретных слотов и общие ограничения пропускной способности.

CXL нужен там, где его возможности решают конкретную задачу, например расширение памяти. Для обычной кластеризации он не обязателен и не заменяет Ethernet или InfiniBand.

Для плотных систем рассчитывают питание стойки и отвод тепла с учётом пикового потребления оборудования, схемы подключения и требований к охлаждению.

GPU/HPC: как проверить пользу дополнительных узлов

При независимых заданиях измеряют число выполненных задач за час, при обучении — время достижения нужного качества модели. Для инференса оценивают скорость генерации при заданных модели, длине запросов и ответов, числе одновременных клиентов и допустимых задержках.

Для фиксированной задачи измеряют, насколько добавление узлов сокращает время выполнения. Если объём работы растёт пропорционально числу узлов, сохраняют сопоставимую нагрузку на каждый и проверяют, удаётся ли удержать время выполнения. Это разные способы оценки масштабирования, и их результаты нельзя смешивать.

Изменение размера пакета или качества результата требует отдельного учёта: рост производительности при других условиях нельзя без оговорок выдавать за ускорение той же задачи.

Тесты NCCL помогают проверить скорость и корректность обмена между GPU. Итоговую пользу дополнительных узлов оценивают на реальном приложении с учётом сети, подачи данных и выбранного ПО.

Какие GPU-узлы рассмотреть

Если тесты подтвердили необходимость распределить задачу между несколькими GPU или серверами, выбирают конфигурацию узла целиком. Важны объём видеопамяти, внутренняя топология GPU, пропускная способность межузловой сети, скорость хранения и возможности ПО.

DigitalRazor HPC 4000 вмещает до четырёх GPU в корпусе 2U, HPC 8000 — до восьми GPU в 4U. Для тесно связанных вычислений можно рассмотреть платформу HGX H200: восемь ускорителей NVIDIA H200 SXM внутри одного узла связаны через NVLink и NVSwitch.

Конфигурацию проверяют на целевой модели или приложении: паспортные характеристики GPU не показывают эффективность масштабирования всего кластера. До покупки оборудования инженеры DigitalRazor могут проверить архитектуру и план испытаний. Возможность тестирования на вашей нагрузке, состав стенда и условия проверки нужно согласовать отдельно.

HPC 4000

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 4 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 564 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 128

RAM до 1536 ГБ DDR5

Форм-фактор 2U

HPC 8000

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 8 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 4U

HGX H200

Для каких задач HGX объединяет 8 видеокарт NVIDIA H200, достигая экстремальной плотности производительности. Благодаря внутренней связности NVSwitch мгновенно интегрируется в масштабные вычислительные кластеры.

Подробнее

Видеокарты

NVIDIA H200 SXM

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 5U

Как понять, что кластер спроектирован правильно

Согласуйте перечень отказов и критерии приёмки. Испытания проводят на стенде или в согласованное окно обслуживания.

• Общие зависимости. Убедитесь, что предусмотренный отказ питания, сети или хранения не выводит из строя все резервные ресурсы. Каждую оставшуюся точку отказа фиксируют как допустимое ограничение в требованиях.
• Работа без узла. Проверьте кластер под рабочей нагрузкой после потери одного сервера. Измерьте скорость, задержки, ошибки и расход памяти. Отдельно проверьте права доступа и лицензии на запуск нагрузки на резервных ресурсах.
• Переключение приложения. Измерьте перерыв в работе сервиса со стороны клиента при остановке процесса и при отключении активного узла. Сопоставьте время восстановления с RTO. Проверьте сохранность подтверждённых операций и, если часть изменений потеряна, укладывается ли период потери в RPO.
• Разрыв кластерной связи. Проверьте кворум, доступность арбитра, если он используется, и изоляцию там, где она требуется. У ресурса с единственным владельцем записи не должны одновременно появляться два активных владельца.
• Потеря сетевого или дискового пути. Испытайте отказ адаптера, коммутатора, пути к СХД и контроллера в пределах согласованной модели аварий.
• Возврат узла. Проверьте повторное присоединение, синхронизацию данных и влияние восстановления копий на текущие запросы. Возврат оборудования не должен вызывать повторный сбой.
• Восстановление из копии. Выполните его в изолированном окружении и проверьте целостность данных и работу приложения. Для DR отдельно испытайте восстановление и запуск сервисов на резервной площадке.

iperf3 измеряет пропускную способность IP-сети, RDMA-тесты — характеристики обмена по RDMA. С помощью fio проверяют хранение с характерным для приложения профилем операций. Измерения проводят в штатном режиме, при моделировании отказа и во время восстановления. Эти результаты не заменяют проверку приложения.

Для GPU NVIDIA запускают nccl-tests сначала внутри одного узла, затем на нескольких — например, двух и четырёх, вплоть до целевого масштаба. Сравнение помогает выявить ограничения внутренней топологии и межузловой сети. Следом измеряют производительность приложения: токены или образцы в секунду, задания в час, время обучения или расчёта — при сопоставимых условиях и качестве результата.

Зафиксируйте конфигурацию, топологию, версии ПО, данные, параллелизм и условия теста. Это позволит повторить испытания и проверить, выполняет ли серверный кластер согласованные требования.

Часто задаваемые вопросы

Заключение

Кластеризация серверов начинается с оценки стоимости простоя или требований к производительности. Определите требования к восстановлению, границы отказов и возможности ПО. Затем выберите архитектуру, хранение, арбитраж, сеть и узлы. Проверьте систему под нагрузкой и при сбоях.

Предварительную стоимость оценивают при сравнении вариантов, затем уточняют по выбранной конфигурации и результатам испытаний. Учитывают оборудование, лицензии, размещение, питание и эксплуатацию. Закупка оправданна, когда подтверждённая польза покрывает затраты, включая обслуживание более сложной инфраструктуры.

Подбор GPU-серверов DigitalRazor для вычислительного кластера

Если одного узла уже недостаточно или вы только оцениваете переход к вычислительному кластеру, подготовьте исходные данные: модель, приложение или профиль расчётов, версии ПО, объём данных, целевую производительность и потребление видеопамяти. Укажите число GPU, если оно уже определено, профиль обмена между узлами и ограничения площадки по размещению, питанию и охлаждению.

Эти данные помогут выбрать сервер на четыре или восемь GPU, платформу HGX либо несколько самостоятельных вычислительных узлов, а также подобрать сеть и хранение под требуемую нагрузку.

DigitalRazor подбирает GPU-серверы под конкретную задачу. До покупки оборудования инженеры могут проверить архитектуру конфигурации и план испытаний. Возможность тестирования на модели или приложении заказчика, состав стенда и условия проверки согласуют отдельно. Для multi-GPU и распределённых вычислений это особенно важно: итоговое масштабирование зависит не только от числа ускорителей.

Передайте инженеру исходные данные вместе с результатами тестов на текущем оборудовании, если они есть.

Rackstation AI

Для каких задач Компактный GPU-сервер до 2 видеокарт для начальных задач в AI и графике. Оптимален для инференса, визуализации, VFX и рендеринга в студиях и лабораториях, где важна гибкость.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 282 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 4.5U

Devbox AI

Для каких задач Универсальная платформа на 4–6 GPU для локального обучения моделей и генеративных задач. Подходит для команд, которым важна надёжность сервера и свобода выбора графики — от RTX 5090 до PRO RTX 6000.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 576 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 6.5U

Scale

Для каких задач Сервер промышленного уровня на 8 GPU с кластерной архитектурой. Предназначен для дата-центров и AI-ферм, где требуется масштабируемость и полная загрузка ресурсов под обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

RTX PRO 6000 / RTX 5090

Объем видеопамяти до 768 ГБ

Процессоры

AMD Epyc, Intel Xeon

Количество ядер до 320

RAM до 3072 ГБ DDR5

Форм-фактор 6U

HPC 4000

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 4 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 564 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 128

RAM до 1536 ГБ DDR5

Форм-фактор 2U

HPC 8000

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 8 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 4U

HGX H200

Для каких задач HGX объединяет 8 видеокарт NVIDIA H200, достигая экстремальной плотности производительности. Благодаря внутренней связности NVSwitch мгновенно интегрируется в масштабные вычислительные кластеры.

Подробнее

Видеокарты

NVIDIA H200 SXM

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 5U