GRUENCY  /  Stacje robocze AI

Stacje robocze AI do pracy pod długotrwałym obciążeniem

Trenowanie modeli i lokalna inferencja LLM utrzymują maszynę na pełnej mocy przez wiele godzin lub dni. GRUENCY dobiera GPU, zasilanie i chłodzenie pod takie ciągłe obciążenie. Każda stacja robocza AI przechodzi przed dostawą test obciążeniowy (burn-in).

Konfigurator WS.COMPUTER

Co ustala się przed zamówieniem

Moc obliczeniowa, pamięć, linie PCIe, zasilanie i hałas są określane łącznie, na podstawie uruchamianych modeli.

  • Klasa GPU i ilość VRAM dobrane do modeli: kwantyzacja, długość kontekstu i rozmiar partii
  • Topologia PCIe zaplanowana gniazdo po gnieździe, z podaną szerokością łącza każdego GPU
  • Platforma stacji roboczej lub serwerowa, z pamięcią ECC tam, gdzie wymagają tego zadania
  • Zasilanie z zapasem względem zmierzonego długotrwałego poboru mocy
  • Chłodzenie cieczą lub powietrzem z wentylatorami wysokociśnieniowymi, zaprojektowane pod uzgodniony poziom hałasu
  • Układ pamięci masowej na zbiory danych, punkty kontrolne (checkpointy) i przestrzeń roboczą

Testy przed dostawą

Każda stacja robocza AI opuszcza Warszawę z własnym protokołem testów. Obejmuje on długotrwały test pod pełnym obciążeniem (burn-in), profil termiczny każdego GPU i pomiar hałasu względem uzgodnionego poziomu. Po dostawie Sebastian zdalnie uruchamia maszynę w środowisku klienta.

Wnętrze maszyny WS.COMPUTER: blok wodny procesora, przewody układu chłodzenia, moduły pamięci i sterownik układu chłodzenia

Dotychczasowe realizacje

Prototyp, 2017

11 GPU chłodzonych cieczą w jednej obudowie

Dwuprocesorowa platforma serwerowa w jednej obudowie zaprojektowanej w CAD, chłodzona jednym obiegiem cieczy.

Prace dla NVIDIA

Systemy obliczeniowe AI i systemy do produkcji wizualnej

Realizacje dla NVIDIA w obszarze systemów AI, renderingu i wizualizacji. Klienci WS.COMPUTER pochodzą z ponad 30 krajów.

Od 2014

Maszyny multi-GPU

Maszyny oparte na kolejnych generacjach GPU, każda skonfigurowana pod konkretne zadania.

Pytania o stacje robocze AI

Jak dobiera się maszynę do lokalnej inferencji LLM?

Na podstawie uruchamianych modeli. Liczba parametrów, kwantyzacja, długość kontekstu i rozmiar partii (batch size) określają potrzebną ilość VRAM i przepustowość pamięci. To pierwsze pytanie podczas konsultacji.

Chłodzenie powietrzem czy cieczą w maszynie do trenowania?

Zależy to od długotrwałego poboru mocy i docelowego poziomu hałasu. Dwa GPU często można chłodzić powietrzem. Cztery lub więcej GPU pod ciągłym obciążeniem zwykle wymagają indywidualnego układu chłodzenia cieczą.

Czy dostawa i uruchomienie są możliwe poza Polską?

Tak. Maszyny są dostarczane na terenie UE i na całym świecie w opakowaniach transportowych wykonanych na wymiar. Każda dostawa obejmuje zdalne uruchomienie w środowisku klienta.

Umów konsultację

Proszę opisać modele, dane i miejsce, w którym maszyna będzie pracować.

Można też napisać na adres info@gruency.com  ·  Konfigurator: WS.COMPUTER