Liqid UltraStack 30: 30 GPU MI350P на одной шине PCIe

Liqid показала UltraStack 30 — сервер, который объединяет 30 ускорителей AMD Instinct MI350P в единый вычислительный пул через обычную шину PCIe, без перехода на жидкостное охлаждение и без перестройки зала под новую инфраструктуру. Для бизнеса это способ нарастить парк ИИ-ускорителей поверх уже работающего ЦОД, а не строить его заново.

Краткое содержание

• два процессора AMD EPYC 9005 и 30 ускорителей Instinct MI350P, объединённых программной коммутацией PCIe от Liqid;
• до 69 PFLOPS производительности FP8 и около 4,3 ТБ памяти HBM3E суммарно в одном шасси;
• энергопотребление около 22 кВт — система остаётся на воздушном охлаждении;
• цель — плотный корпоративный ИИ-инференс без жидкостного контура и переделки топологии зала.

Как устроен пул из 30 ускорителей

Обычный сервер с прямым подключением GPU упирается в 8 карт на узел — дальше начинается NVLink-домен или проприетарная объединительная плата со своими требованиями к охлаждению. Liqid идёт другим путём: программно-определяемая коммутация PCIe позволяет собрать 30 ускорителей MI350P в один логический пул на паре хост-процессоров AMD EPYC 9005, а затем гибко перераспределять их между задачами и серверами без физической переустановки карт.

• 2 × AMD EPYC 9005 — хост-процессоры платформы;
• 30 × AMD Instinct MI350P — ускорители на PCIe, без выделенной NVLink-подложки;
• до 69 PFLOPS FP8 и около 4,3 ТБ HBM3E суммарно на шасси;
• около 22 кВт энергопотребления — в пределах воздушного охлаждения.

Чем это отличается от типового GPU-сервера

Плотные ИИ-узлы на 8 GPU почти всегда тянут за собой жидкостное охлаждение и отдельный контур в зале — это капитальные работы, а не апгрейд существующей стойки. UltraStack 30 работает на привычной PCIe-инфраструктуре и воздушном охлаждении, поэтому его можно поставить в стойку, рассчитанную под обычные серверы, без перестройки инженерии зала. Для инференс-нагрузок, где важнее суммарная пропускная способность на доллар и ватт, чем тесная связка карт по NVLink, такая архитектура выглядит разумным компромиссом.

Пределы PCIe-пула: 22 киловатта и открытые вопросы

Заявленные 22 кВт на шасси — это по-прежнему серьёзная нагрузка для стойки: далеко не каждый действующий зал рассчитан на такое энергопотребление даже без жидкостного контура, и перед закупкой стоит свериться с реальным лимитом PDU. PCIe заведомо уступает NVLink и UALink по внутренней пропускной способности между картами, поэтому платформа нацелена на инференс, а не на плотное обучение больших моделей. Цены и сроки поставки Liqid и AMD пока не раскрыли — решение анонсировано, но не запущено в серийные заказы.

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

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

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

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

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

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