Серверы для обучения больших языковых моделей (LLM): как выбрать конфигурацию под GPT, LLaMA, Claude

Развитие искусственного интеллекта и генеративных нейросетей требует всё более мощной вычислительной инфраструктуры. Большие языковые модели (Large Language Models, LLM), такие как GPT, LLaMA, Claude, обучаются на миллиардах параметров и требуют специализированных серверов. В этой статье мы подробно рассмотрим, какой сервер выбрать для обучения LLM, какие комплектующие являются ключевыми, а также сравним популярные GPU для AI-задач.

Почему для LLM нужны специализированные серверы

Обычные серверы или рабочие станции не справляются с нагрузками, возникающими при обучении нейросетей. Для LLM критичны следующие параметры:

• Высокопроизводительные GPU с большой видеопамятью (от 80 ГБ и выше).
• Поддержка NVLink и InfiniBand для связи между картами.
• Большие объёмы оперативной памяти (от 512 ГБ и выше).
• Высокоскоростная дисковая подсистема (NVMe SSD, до сотен ТБ).
• Надёжное охлаждение и блоки питания на 3–6 кВт.

Ключевые компоненты AI-сервера для LLM

1. Графические ускорители (GPU)

Выбор GPU для AI-серверов — H100, H800, A100

Выбор видеокарт — главный фактор в производительности. Сегодня на рынке выделяются три основных решения:

2. Процессоры (CPU)

Хотя обучение LLM в основном зависит от GPU, процессоры также важны. Рекомендуется использовать:

• Двухсокетные решения AMD EPYC или Intel Xeon.
• Не менее 64–96 ядер в сумме.
• Поддержку PCIe 5.0 для максимальной скорости обмена данными.

3. Оперативная память (RAM)

Для обучения моделей GPT-3.5/4, LLaMA-65B или Claude-2 требуется от 512 ГБ до 1 ТБ DDR5 ECC RDIMM. Для более компактных моделей достаточно 256–512 ГБ.

4. Сетевые интерфейсы

Если речь идёт о кластерном обучении, необходима поддержка:

• InfiniBand HDR/NDR (200–400 Гбит/с).
• Высокоскоростные 100–200G Ethernet-адаптеры.

5. Дисковая подсистема

Для хранения датасетов в сотни ТБ требуются:

• NVMe U.2/U.3 SSD (3–15 ТБ).
• Поддержка RAID-массива.
• Резервные HDD-массивы для архива.

Сколько стоит сервер для обучения LLM

Стоимость зависит от конфигурации и количества GPU. Приведём примерные расчёты:

Сервер или облако: что выбрать?

Многие компании сомневаются: стоит ли покупать сервер или лучше арендовать мощности в облаке? Рассмотрим плюсы и минусы.

Плюсы облака:

• Не нужны капитальные вложения.
• Можно масштабировать ресурсы под задачу.
• Быстрый старт.

Минусы облака:

• Дорого при долгом использовании (год обучения модели может стоить в 3–4 раза дороже покупки сервера).
• Нет контроля над данными (особенно критично для коммерческой информации).
• Зависимость от провайдера.

Плюсы покупки сервера:

• Полный контроль над инфраструктурой.
• Окупаемость за 12–18 месяцев.
• Возможность перепродажи оборудования.

Минусы покупки сервера:

• Крупные единовременные вложения.
• Нужна команда администраторов.

Как выбрать сервер под GPT, LLaMA или Claude

При выборе учитывайте:

1. Цель — обучение, инференс или тестирование моделей.
2. Бюджет — от 10 млн ₽ для базового решения.
3. Масштабируемость — возможность поставить 4–8 GPU.
4. Энергопотребление — от 3 до 10 кВт, требуется соответствующее питание.
5. Поддержка технологий — PCIe 5.0, NVLink, InfiniBand.

Заключение

Обучение LLM требует серьёзной инфраструктуры. Для стартапов подойдут решения на H800, для корпораций и дата-центров — на H100. Бюджетные проекты могут использовать A100. Главное — правильно рассчитать баланс между GPU, памятью, сетью и дисками.

Если вы планируете запуск или масштабирование AI-инфраструктуры, оставьте заявку на нашем сайте — мы подберём сервер под ваши задачи и бюджет.