Компания Тринити тестирует GPU-сервер для задач искусственного интеллекта

Компания Тринити, российский производитель серверного оборудования, заявила о разработке и тестировании GPU-сервера Тринити для корпоративной и государственной ИИ-инфраструктуры.

Новый сервер поддерживает установку до восьми FHFL dual-slot графических ускорителей и предназначен для AI/ML-проектов, высокопроизводительных вычислений, а также задач обработки и визуализации данных.

«Разработка GPU-сервера — важный этап в развитии продуктовой линейки Тринити, — отмечает Татьяна Лысанова, директор по продукту компании Тринити. — При проектировании решений мы ориентируемся на практические запросы заказчиков. Сегодня рынку требуются мощные, надёжные и локализованные решения, способные поддерживать рост объёма и сложности задач в области ИИ — как в бизнесе, так и в государственном секторе».

Технические характеристики модели

• Высокая плотность GPU. Сервер поддерживает до восьми FHFL графических ускорителей для параллельной обработки данных, обучения нейросетей и работы с большими языковыми моделями.

• Современная процессорная платформа. Два процессора Intel® Xeon® Scalable 4-го или 5-го поколения с TDP до 350 Вт обеспечивают высокую производительность в многопоточных и смешанных нагрузках.

• Высокоскоростные интерфейсы. 11 слотов PCIe 5.0 позволяют достичь высокой пропускной способности при подключении GPU, NVMe-накопителей и сетевых адаптеров.

• Поддержка 32 модулей оперативной памяти DDR5 с использованием полных технологических скоростей процессоров создает высокоскоростную среду для параллельных вычислений. Это основа для эффективной работы нейросетей, выполнения инженерного анализа и обработки массивных САПР-сборок без задержек.

• Отказоустойчивая архитектура с четырьмя блоками питания с резервированием (3+1), системой охлаждения на 8 вентиляторов с горячей заменой, а также Dual BIOS и BMC обеспечивает стабильную работу при постоянных высоких нагрузках.

GPU-сервер Тринити подходит для обучения и инференса нейросетевых моделей, научного моделирования, риск-аналитики, рендеринга и создания визуальных эффектов, видеоаналитики и кодирования, а также других задач, требующих массово-параллельных вычислений и высокой вычислительной плотности.