Potrzeba analizy dużej ilości danych oraz obliczeń z zastosowaniem technologii informatycznych stale rośnie zarówno w środowisku naukowym, jak i biznesowym. Realizację tych zadań trudno sobie wyobrazić bez super wydajnych serwerów obliczeniowych.
Czym jest i do czego służy serwer obliczeniowy?
Serwerem obliczeniowym nazywa się dzisiaj specjalny komputer o dużej mocy, który jest w stanie pracować nieprzerwanie 24 godziny na dobę i wykonywać w tym czasie w sposób wydajny skomplikowane obliczenia oraz przetwarzać duże pakiety danych. Najważniejszymi cechami takiego serwera są bez wątpienia wysoka wydajność, szybkość oraz niezawodność i bezpieczeństwo, które osiągane są dzięki zastosowaniu podzespołów wysokiej klasy oraz ich specjalnej konfiguracji. Serwer obliczeniowy ma bardzo szerokie zastosowanie, ponieważ używany jest w pracach naukowych, a także w firmach np. do renderowania graficznych projektów, przetwarzania i analizy dużej ilości danych, czy skomplikowanych obliczeń typu BIG DATA.
Najważniejsze elementy dobrego serwera obliczeniowego
Aby serwer obliczeniowy spełniał swoje zadanie, powinien być skonfigurowany według konkretnych potrzeb. Nieco innych parametrów technicznych wymaga serwer renderujący w firmie graficznej, innych klaster obliczeniowy do zastosowań naukowych, a jeszcze innych serwer pracujący jako koparka bitcoin. W każdym przypadku najważniejszymi podzespołami, których parametry powinny być optymalnie dostosowane do przyszłego zastosowania serwera, są przede wszystkim:
- wydajny procesor o dużej mocy obliczeniowej,
- pojemny i szybki dysk twardy lub zestaw dysków twardych,
- specjalny system chłodzenia, zapewniający bezawaryjną pracę przez 24 godziny na dobę
- pamięć RAM o dużej prędkości
- stabilny system operacyjny
- system zasilania awaryjnego
Na rynku istnieją już firmy, które tworzą serwery obliczeniowe na zamówienie, czyli wyposażają je w hardware i software dostosowane do konkretnych zadań. Dzięki zastosowaniu specjalnego oprogramowania klient otrzymuje zwykle serwer w standardzie Plug & Play, czyli gotowy do użycia zaraz po podłączeniu.
Sztuczna inteligencja typu ChatGPT działa na wyspecjalizowanych serwerach obliczeniowych, które wykorzystują potężne procesory CPU i akceleratory GPU/TPU. Oto kilka technologii używanych do przetwarzania AI:
1. Serwery obliczeniowe w chmurze
Większość nowoczesnych systemów AI działa na infrastrukturze chmurowej, np.:
- Google Cloud AI – wykorzystuje procesory TPU (Tensor Processing Units) do trenowania modeli AI.
- Amazon AWS (SageMaker, EC2 p4d) – serwery z układami NVIDIA A100 lub H100 do obliczeń AI.
- Microsoft Azure AI – oferuje dostęp do klastrów GPU/TPU do trenowania modeli.
2. Sprzęt serwerowy dla AI
- NVIDIA DGX Systems – serwery specjalnie zoptymalizowane pod AI, używające kart graficznych NVIDIA H100/A100.
- Google TPU Pods – superkomputery do trenowania modeli AI w Google Cloud.
- IBM Watson AI – serwery zoptymalizowane pod machine learning i deep learning.
3. Superkomputery do AI
Niektóre modele AI są trenowane na superkomputerach, np.:
- Frontier (USA) – jeden z najszybszych superkomputerów do AI, działający na AMD EPYC + GPU AMD Instinct.
- Fugaku (Japonia) – wykorzystywany w badaniach AI.
- Leonardo (Europa) – superkomputer z akceleratorami NVIDIA.