Серверы с мощными видеокартами (GPU) становятся все более популярными для задач, связанных с обучением нейросетей. Благодаря высокой производительности и параллельной обработке данных, такие серверы могут значительно ускорить процесс тренировки моделей. В этой статье мы рассмотрим, как использовать сервер с GPU для обучения нейросети. Первый шаг — это выбор подходящего сервера. Для задач машинного обучения оптимальны серверы с видеокартами, такими как Nvidia RTX 4000 или более мощные Tesla V100/A100. В QCKL вы можете арендовать серверы с необходимыми конфигурациями и начать работу практически сразу...

Сегодня речь пойдет о довольно интересной сборке на платформе серии G, а именно Gigabyte G492-Z50. Платформа относится к HPC сегменту, может поддерживать десять карт PCIe® 4.0 GPU в сбалансированном режиме, при этом каждые пять карт графического процессора подключаются к одному ЦП в нисходящем направлении через коммутатор PCIe, чтобы свести к минимуму задержку связи между графическими процессорами. Общий вид и характеристики Платформа имеет довольно внушительные размеры 448мм x 176мм x 880мм, в стойке занимает 4 юнита...