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)