Пока модель помещается в память одного сервера, а инференс и обучение укладываются в нужные сроки, один сервер HGX справляется в одиночку. Но с ростом LLM и требований к отказоустойчивости рано или поздно встает вопрос: переходить ли к кластеру и как сделать это без лишних затрат и простоев.
В новой статье разбираем:
🟢 по каким признакам понятно, что пора масштабироваться (модель не влезает в память одного сервера, нужно распараллеливание, требуется предсказуемое время отклика);
🟢 на чём строится связка серверов — NVLink 5-го поколения (до 14,4 ТБ/с агрегированной пропускной способности на сервер), сетевые интерфейсы ConnectX-8 SuperNIC на 800 Гбит/с, независимые сетевые контуры;
🟢 как устроена иерархия масштабирования: от отдельных GPU и сервера HGX/DGX до Scalable Unit и SuperPOD;
🟢 какие поколения GPU (H200, B200, B300) закрывают разные сценарии — от единичной ноды до промышленного кластера.
🔗 Подробнее читайте в статье