Jak wybrać najlepszy serwer GPU dla obciążeń AI?

Jeśli chodzi o obciążenia związane ze sztuczną inteligencją, wybór odpowiedniego serwera GPU może wpłynąć na wydajność i skalowalność projektu. Oto, co należy wiedzieć:

• Zrozumienie przypadku użycia sztucznej inteligencji: Modele szkoleniowe wymagają dużej pamięci i mocy obliczeniowej, podczas gdy wnioskowanie koncentruje się na szybkości i wydajności. Wstępne przetwarzanie danych korzysta z przetwarzania równoległego, ale jest mniej zasobochłonne.
• Oceń potrzeby sprzętowe: Większe modele wymagają więcej pamięci VRAM, szybszej pamięci i solidnych układów GPU z funkcjami takimi jak rdzenie Tensor. W przypadku pamięci masowej, dyski SSD NVMe są idealne, a wystarczająca ilość pamięci RAM i linii PCIe ma kluczowe znaczenie dla płynnego działania.
• Planuj rozwój: Zacznij od sprzętu, który można skalować. Konfiguracje z wieloma GPU lub klastry mogą być konieczne w miarę wzrostu obciążenia.
• Zapewnienie kompatybilności: Serwer musi obsługiwać kluczowe frameworki, takie jak TensorFlow i PyTorch, a także narzędzia takie jak Docker do konteneryzowanych przepływów pracy.
• Uwzględnieniekosztów operacyjnych: Wysokowydajne układy GPU wymagają niezawodnego zasilania, chłodzenia i mogą zwiększać koszty energii elektrycznej.

FDC Servers oferuje konfigurowalne serwery GPU już od 1 124 USD/miesiąc, charakteryzujące się niezmierzoną przepustowością, szybkim wdrażaniem i wsparciem 24/7 w lokalizacjach globalnych. Te cechy sprawiają, że są one dobrym wyborem dla projektów AI i uczenia maszynowego.

Wybór serwera GPU dostosowanego do danego obciążenia zapewnia szybsze przetwarzanie, lepszą skalowalność i mniej wąskich gardeł, utrzymując projekty AI na właściwym torze.

Przewodnik zakupowy po układach GPU 2025 dla sztucznej inteligencji: najlepsza wydajność dla twojego budżetu

Tytuł: Przewodnik zakupowy po procesorach graficznych 2025 dla AI: najlepsza wydajność dla Twojego budżetu<br>

Ocena potrzeb związanych z obciążeniem SI

Przed zagłębieniem się w specyfikacje układów GPU, ważne jest, aby cofnąć się o krok i ocenić, czego faktycznie wymagają obciążenia związane ze sztuczną inteligencją. Ocena ta stanowi podstawę do dokonywania świadomych wyborów sprzętowych, które są zgodne zarówno z celami projektu, jak i budżetem.

Identyfikacja przypadków użycia sztucznej inteligencji

Obciążenia AI występują w różnych formach, z których każda ma własne wymagania dotyczące zasobów:

• Obciążenia szkoleniowe: Są one intensywne. Tworzenie sieci neuronowych od podstaw lub dostrajanie istniejących modeli wymaga przetwarzania ogromnych zbiorów danych i wykonywania złożonych obliczeń przez dłuższy czas. Przykładowo, trenowanie dużego modelu językowego może zająć tygodnie ciągłych obliczeń, wymagając układów GPU o wysokiej przepustowości pamięci i znacznej pojemności VRAM.
• Obciążenia związane z wnioskowaniem: Po wytrenowaniu modelu, nacisk przenosi się na szybkość i wydajność. Aplikacje działające w czasie rzeczywistym - takie jak chatboty czy systemy rozpoznawania obrazów - wymagają układów GPU zdolnych do szybkiej obsługi pojedynczych zapytań i jednoczesnego zarządzania setkami lub tysiącami zapytań.
• Wstępne przetwarzanie danych: Choć etap ten nie wymaga takiego samego poziomu zasobów jak szkolenie, to jednak w znacznym stopniu korzysta on z możliwości przetwarzania równoległego układów GPU. Zadania takie jak czyszczenie danych, wyodrębnianie cech i przygotowywanie zestawów danych do szkolenia obejmują przekształcanie dużych ilości nieprzetworzonych danych w użyteczne formaty.

W środowiskach badawczych powszechne jest obsługiwanie wszystkich trzech rodzajów obciążeń jednocześnie. Instytucje akademickie i zespoły badawczo-rozwojowe często potrzebują elastycznych konfiguracji, które mogą płynnie przełączać się między eksperymentalnymi przebiegami szkoleniowymi a wnioskowaniem na poziomie produkcyjnym, bez sprzętu stającego się wąskim gardłem.

Po zidentyfikowaniu przypadku użycia, następnym krokiem jest głębsze zagłębienie się w specyficzne wymagania obliczeniowe i pamięciowe modeli.

Obliczanie wymagań obliczeniowych i pamięciowych

Wymagania obciążeń AI zależą w dużej mierze od czynników takich jak rozmiar modelu, typ zbioru danych i strategie optymalizacji:

• Rozmiar modelu: Większe modele wymagają więcej pamięci. Na przykład modele transformatorów z miliardami parametrów wymagają znacznej ilości pamięci VRAM. Model o 7 miliardach parametrów może zużywać 14 GB na wnioskowanie i od 40 do 80 GB na szkolenie, w zależności od wielkości partii i technik optymalizacji.
• Charakterystyka zbioru danych: Rodzaj danych, z którymi pracujesz, również wpływa na zapotrzebowanie na zasoby. Zbiory danych obrazów, zwłaszcza te o wysokiej rozdzielczości, zużywają więcej pamięci na próbkę. Z drugiej strony, dane tekstowe lub szeregi czasowe mogą wymagać mniej pamięci, ale wymagają większej mocy przetwarzania sekwencyjnego.
• Optymalizacja wielkości partii: Osiągnięcie właściwej równowagi z rozmiarem partii jest kluczem do wydajnego treningu. Większe partie poprawiają wykorzystanie GPU, ale wymagają więcej pamięci. Zacznij od mniejszych partii, aby zminimalizować zużycie pamięci, a następnie stopniowo zwiększaj, aby zmaksymalizować wydajność w ramach ograniczeń sprzętowych.
• Wymagania dotyczące precyzji: Dostosowanie precyzji może znacząco wpłynąć na wykorzystanie pamięci. Szkolenie z mieszaną precyzją, które łączy 16-bitowe i 32-bitowe liczby zmiennoprzecinkowe, może prawie podwoić efektywną pojemność pamięci bez poświęcania dokładności. W przypadku wnioskowania, zastosowanie 8-bitowej kwantyzacji może dodatkowo zwiększyć wydajność.

Planowanie harmonogramu i rozwoju projektu

Harmonogram i długoterminowe cele projektu powinny również wpływać na decyzje sprzętowe:

• Projekty krótkoterminowe: W przypadku projektów o ustalonym zakresie, trwających kilka miesięcy, wynajem wysokowydajnych serwerów GPU może być bardziej opłacalny niż zakup sprzętu, który może później stać bezczynnie.
• Inicjatywy długoterminowe: Wdrożenia sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach często zaczynają się od małych projektów, ale z czasem się rozrastają. Zastanów się, czy początkowa konfiguracja GPU może pomieścić dodatkowe karty, czy też będziesz musiał uaktualnić do bardziej wydajnych systemów w miarę wzrostu obciążenia.
• Rozrastające się zespoły: Pojedynczy badacz może dobrze pracować z jednym układem GPU wysokiej klasy, ale pięcioosobowy zespół może skorzystać z wielu układów GPU średniej klasy do obsługi równoległych eksperymentów. W miarę powiększania się zespołów, współdzielenie zasobów i zarządzanie kolejkami staje się coraz ważniejsze.
• Ewolucja modeli: Modele sztucznej inteligencji stają się z czasem coraz bardziej złożone. To, co zaczyna się jako proste zadanie klasyfikacji, może ewoluować w kierunku przetwarzania multimodalnego lub wnioskowania w czasie rzeczywistym. Planowanie tego wzrostu poprzez wybór sprzętu o dodatkowej pojemności może uchronić Cię przed kosztownymi migracjami w późniejszym czasie.

Wreszcie, nie należy zapominać o uwzględnieniu kosztów operacyjnych. Wysokiej klasy układy GPU zużywają więcej energii i generują więcej ciepła, co może zwiększyć wydatki na chłodzenie i energię elektryczną - zwłaszcza w przypadku systemów działających 24/7 w środowiskach produkcyjnych. Uwzględnienie tych kosztów w całkowitym budżecie pozwoli uzyskać dokładniejszy obraz inwestycji.

Mając jasne zrozumienie potrzeb związanych z obciążeniami roboczymi i przyszłych planów rozwoju, możesz zagłębić się w specyfikację sprzętu GPU.

Specyfikacje sprzętowe, które mają znaczenie

Po ustaleniu wymagań dotyczących obciążeń roboczych, nadszedł czas, aby skupić się na specyfikacjach sprzętowych, które mają bezpośredni wpływ na wydajność sztucznej inteligencji. Wybór odpowiednich komponentów gwarantuje, że serwer GPU sprosta dzisiejszym wymaganiom, a jednocześnie będzie gotowy na to, co nadejdzie w przyszłości.

Specyfikacje wydajności GPU

Nowoczesne układy GPU są tworzone z myślą o ciężkiej pracy związanej ze sztuczną inteligencją, a ich architektura odgrywa ogromną rolę. Rdzenie CUDA mają kluczowe znaczenie dla przetwarzania równoległego, ale rdzenie Tensor - zaprojektowane specjalnie z myślą o operacjach macierzowych w sercu sieci neuronowych - przenoszą wydajność na wyższy poziom. Podczas gdy prędkości zegara mają do pewnego stopnia znaczenie, liczba rdzeni jest znacznie bardziej krytyczna dla obliczeń równoległych, których wymagają obciążenia związane ze sztuczną inteligencją. Nie zapomnij ocenić pojemności i szybkości pamięci GPU; są one równie ważne jak same rdzenie.

Rozmiar i szybkość pamięci

Jeśli chodzi o pamięć GPU, zarówno jej rozmiar, jak i szybkość mają kluczowe znaczenie dla zadań AI. Duża ilość pamięci VRAM pozwala na trenowanie większych modeli i przeprowadzanie wnioskowania bez ciągłej wymiany pamięci, która może wszystko spowolnić. Co więcej, wysoka przepustowość pamięci zapewnia szybki przepływ danych do rdzeni GPU, zapewniając ich wydajną pracę. W środowiskach profesjonalnych, układy GPU wyposażone w technologię korekcji błędów (ECC) pomagają utrzymać dokładność danych podczas długich sesji treningowych - co jest koniecznością w przypadku systemów klasy produkcyjnej.

Ale nie chodzi tylko o GPU. Reszta systemu również musi nadążać.

Wymagania dotyczące procesora, pamięci RAM, pamięci masowej i sieci

Podczas gdy GPU wykonuje ciężką pracę, CPU jest kluczowym graczem wspierającym. Dobry system powinien oferować wiele ścieżek PCIe, aby zmaksymalizować wydajność GPU. Po stronie pamięci RAM, posiadanie wystarczającej ilości pamięci systemowej zapewnia płynne wstępne przetwarzanie danych i pozwala uniknąć wąskich gardeł podczas zadań obciążających procesor.

Jeśli chodzi o pamięć masową, dyski SSD NVMe są oczywistością. Skracają one czas dostępu do danych i zapobiegają opóźnieniom podczas pracy z ogromnymi zbiorami danych. A jeśli przepływ pracy obejmuje zdalny dostęp do danych lub konfiguracje wielowęzłowe, niezbędna jest solidna łączność sieciowa. Solidne rozwiązanie sieciowe zapewnia płynną komunikację między węzłami lub ze zdalnymi źródłami danych.

Wreszcie, nie należy zapominać o zasilaniu i chłodzeniu. Wysokowydajne układy GPU wymagają niezawodnego zasilania i wydajnego chłodzenia, aby wszystko działało płynnie przy dużym obciążeniu.

Planowanie rozwoju i przyszłych potrzeb

Po ustaleniu podstawowych specyfikacji, czas pomyśleć o przyszłości. Projekty AI mają tendencję do szybkiego rozwoju. To, co zaczyna się jako proof-of-concept z jednym GPU, może szybko przekształcić się w konfigurację wymagającą wielu GPU lub nawet całych klastrów. Planowanie tego rodzaju rozwoju gwarantuje, że infrastruktura będzie w stanie nadążyć za rosnącymi wymaganiami, opierając się na początkowych wyborach sprzętowych w celu utrzymania wydajności przez długi czas.

Opcje konfiguracji z wieloma jednostkami GPU

Skalowanie z pojedynczego układu GPU do konfiguracji z wieloma układami GPU może znacznie zwiększyć możliwości sztucznej inteligencji, ale nie wszystkie serwery są zbudowane tak, aby płynnie poradzić sobie z tym przejściem. Aby uniknąć bólu głowy, szukaj systemów z wieloma gniazdami PCIe i wystarczającymi odstępami, aby zapobiec przegrzaniu. Płyty główne zaprojektowane z myślą o zadaniach AI często wyposażone są w 4, 8, a nawet 16 gniazd GPU, zapewniając elastyczność skalowania w zależności od potrzeb.

Kolejnym krytycznym czynnikiem jest zasilanie. Wysokiej klasy układy GPU zazwyczaj zużywają 300-400 watów każdy, co oznacza, że konfiguracja z czterema GPU może wymagać ponad 1600 watów mocy. Upewnij się, że twoja konfiguracja zawiera zasilacz, który poradzi sobie z takim zapotrzebowaniem.

Skalowanie pamięci jest równie ważne, gdy dodajesz układy GPU. Podczas gdy każda karta jest wyposażona we własną pamięć VRAM, większe modele sztucznej inteligencji często wykorzystują równoległość modeli, która dzieli obciążenie na układy GPU. Aby działało to efektywnie, każdy układ GPU powinien mieć wystarczającą ilość pamięci - 24 GB lub więcej to solidny punkt wyjścia dla poważnych zadań AI.

Konfiguracja klastra i szybkie połączenia

Gdy pojedynczy serwer nie wystarcza, czas pomyśleć o konfiguracji rozproszonej. Struktury AI, takie jak PyTorch i TensorFlow, obsługują szkolenie na wielu serwerach, ale wymaga to szybkiej i wydajnej komunikacji, aby uniknąć wąskich gardeł.

W przypadku transferów wewnątrzserwerowych, NVLink jest świetną opcją. W przypadku konfiguracji wieloserwerowych warto rozważyć InfiniBand lub RDMA (Remote Direct Memory Access) w celu zapewnienia komunikacji o niskich opóźnieniach. Podczas gdy Ethernet może działać w przypadku mniejszych klastrów, skalowanie poza kilka węzłów często wymaga połączeń 100-gigabitowych, aby wszystko działało płynnie.

Serwery z obsługą RDMA są szczególnie przydatne w rozproszonych obciążeniach AI. RDMA umożliwia układom GPU bezpośrednią komunikację przez sieć bez angażowania CPU, zmniejszając opóźnienia i zapewniając, że moc obliczeniowa pozostaje skoncentrowana na zadaniach AI, a nie na przemieszczaniu danych.

Przygotowanie do zmian w AI Framework

Podobnie jak sprzęt musi być skalowalny, środowisko oprogramowania musi pozostać elastyczne. Krajobraz AI stale ewoluuje, a narzędzia, na których polegasz dzisiaj, jutro mogą być przestarzałe. Aby zabezpieczyć swoją konfigurację na przyszłość, wybierz sprzęt, który oferuje szeroką kompatybilność i jest wspierany przez silne wsparcie dostawców dla nowych technologii.

Kolejnym kluczowym czynnikiem jest obsługa sterowników. Przykładowo, ekosystem NVIDIA CUDA jest często aktualizowany, ale starsze architektury GPU tracą w końcu dostęp do nowszych funkcji. Decydując się na najnowsze generacje układów GPU, można mieć pewność, że będzie się korzystać z bieżących aktualizacji frameworków i ulepszeń wydajności.

Konteneryzacja jest również przełomem we wdrażaniu sztucznej inteligencji. Serwery, które dobrze integrują się z narzędziami takimi jak Docker i Kubernetes, ułatwiają przełączanie się między frameworkami lub uruchamianie wielu projektów jednocześnie. Jeśli twój sprzęt obsługuje wirtualizację GPU, zyskujesz jeszcze większą elastyczność dzięki możliwości partycjonowania GPU dla różnych zadań.

Wreszcie, miej oko na pojawiające się platformy obliczeniowe. Podczas gdy NVIDIA jest obecnie liderem na rynku sztucznej inteligencji, posiadanie sprzętu, który może dostosować się do nowych platform, pomoże chronić inwestycję w miarę rozwoju branży.

Framework AI i kompatybilność oprogramowania

Upewnienie się, że serwer GPU działa płynnie z platformami sztucznej inteligencji i narzędziami programowymi, na których polegasz, ma zasadnicze znaczenie. Niekompatybilność może powodować czkawkę lub opóźnienia wydajności, dlatego kluczowe jest dwukrotne sprawdzenie, czy wszystkie komponenty w konfiguracji są zgodne. Oto zestawienie ważnych kwestii związanych z synchronizacją sterowników i oprogramowania.

Obsługa frameworków i sterowników

Struktury sztucznej inteligencji, takie jak TensorFlow i PyTorch, mają określone wymagania sprzętowe i dotyczące sterowników. Serwer GPU musi je spełniać, aby działać jak najlepiej. Na przykład, upewnij się, że architektura układu GPU i sterowniki są zgodne z wytycznymi dotyczącymi kompatybilności frameworka. Zwróć także uwagę na wymagania dotyczące systemu operacyjnego - wiele frameworków działa najlepiej na wybranych dystrybucjach Linuksa, choć Windows może wymagać dodatkowych konfiguracji sterowników.

Zawsze zapoznaj się z dokumentacją kompatybilności frameworka, aby potwierdzić, że niezbędne biblioteki i sterowniki są zainstalowane i aktualne. Ten krok pomaga uniknąć niepotrzebnego rozwiązywania problemów w przyszłości.

Obsługa kontenerów i wirtualizacji

Wraz z rozwojem projektów AI, konteneryzacja i wirtualizacja stają się niezbędne do zarządzania zależnościami i efektywnego skalowania. Narzędzia kontenerowe, takie jak Docker, są często wykorzystywane w przepływach pracy AI, ponieważ upraszczają zarządzanie zależnościami i zwiększają powtarzalność. Upewnij się, że Twój serwer GPU obsługuje te narzędzia i umożliwia bezpośredni dostęp do GPU w kontenerach. Właściwa konfiguracja ma kluczowe znaczenie dla współdzielenia zasobów, zwłaszcza w przypadku przeprowadzania wielu eksperymentów obok siebie.

Jeśli korzystasz z wirtualizacji, sprawdź, czy Twój serwer obsługuje GPU passthrough i inne funkcje wirtualizacji, aby zmaksymalizować wydajność. W przypadku większych wdrożeń, warto upewnić się, że serwer dobrze integruje się z platformami orkiestracji kontenerów, które mogą usprawnić planowanie GPU i alokację zasobów.

W przypadku środowisk współdzielonych, warto rozważyć opcje multi-tenancy i partycjonowania zasobów. Funkcje te pomagają zachować izolację między zespołami lub projektami i zapobiegają spowolnieniom wydajności spowodowanym konfliktami zasobów.

Opcje serwerów GPU i porównanie dostawców

FDC Servers oferuje wysoce konfigurowalne systemy serwerów GPU zaprojektowane tak, aby sprostać wymaganiom projektów AI i uczenia maszynowego. Począwszy od 1 124 USD miesięcznie, ich serwery są dostarczane z niezmierzoną przepustowością i są dostępne do natychmiastowego wdrożenia w ponad 70 lokalizacjach na całym świecie. To połączenie mocy, szybkości i dostępności sprawia, że są one dobrym wyborem do zarządzania obciążeniami AI na dużą skalę.

Oto krótkie spojrzenie na to, co FDC Servers wnosi do stołu:

Serwery FDC: Najważniejsze funkcje

Podsumowanie: Wybór odpowiedniego serwera GPU

Wybór odpowiedniego serwera GPU zaczyna się od zrozumienia obciążenia AI i dopasowania go do odpowiedniego sprzętu i dostawcy. Zacznij od zdefiniowania przypadku użycia sztucznej inteligencji, oszacowania wymagań dotyczących obliczeń i pamięci oraz uwzględnienia harmonogramu i potencjalnych przyszłych potrzeb.

Zwróć szczególną uwagę na wydajność GPU, pojemność pamięci i komponenty pomocnicze, aby uniknąć wąskich gardeł. Jeśli twoje projekty wymagają wyższej wydajności, rozważ konfiguracje z wieloma GPU lub klastrami na wczesnym etapie procesu planowania. W ten sposób infrastruktura może dostosowywać się do zmian we frameworkach i postępów w technologiach AI bez konieczności całkowitego remontu.

Kompatybilność ze strukturami AI ma kluczowe znaczenie. Upewnij się, że wybrany serwer GPU obsługuje kluczowe frameworki, takie jak TensorFlow lub PyTorch, a także niezbędne sterowniki i technologie kontenerowe, na których opiera się Twój zespół.

Aby sprostać tym potrzebom, FDC Servers oferuje dostosowane rozwiązania GPU zaprojektowane specjalnie dla obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym. Zapewniają one niezmierzoną przepustowość i całodobowe wsparcie ekspertów, aby sprostać wyzwaniom związanym z obliczeniami AI. Dzięki globalnej obecności w ponad 70 lokalizacjach, FDC Servers zapewnia, że wdrożenia są blisko danych i użytkowników. Przejrzyste ceny, zaczynające się od 1 124 USD miesięcznie, upraszczają również planowanie budżetu.

Wybór odpowiedniego serwera GPU może znacznie przyspieszyć rozwój sztucznej inteligencji, zapewniając jednocześnie niezawodność i skalowalność wymaganą przez projekty. Poświęć czas na dokładną ocenę swoich potrzeb i nawiąż współpracę z dostawcą, który naprawdę rozumie wymagania obciążeń AI.

Często zadawane pytania

Jak mogę zapewnić bezproblemową współpracę mojego serwera GPU z platformami AI, takimi jak TensorFlow i PyTorch?

Aby upewnić się, że Twój serwer GPU działa płynnie z takimi frameworkami AI jak TensorFlow i PyTorch, będziesz potrzebować układu GPU NVIDIA obsługującego CUDA, ponieważ oba frameworki zależą od CUDA do akceleracji GPU. Aby uzyskać najlepszą wydajność, należy upewnić się, że procesor graficzny spełnia wymaganą zdolność obliczeniową CUDA - zazwyczaj 3.7 lub wyższą.

Konieczne będzie również zainstalowanie odpowiednich sterowników GPU, zestawu narzędzi CUDA i bibliotek cuDNN. Dopasowanie wersji frameworka AI, sterownika GPU i zestawu narzędzi CUDA ma kluczowe znaczenie dla uniknięcia problemów z kompatybilnością. Odpowiednia konfiguracja pozwala w pełni wykorzystać obciążenia związane ze sztuczną inteligencją.

Jak mogę zaplanować przyszły rozwój, zaczynając od jednego serwera GPU dla obciążeń AI?

Zaczynając od pojedynczego serwera GPU, ważne jest, aby wybrać sprzęt, który oferuje miejsce na rozwój. Wybierz konfigurację, która ułatwia dodawanie kolejnych układów GPU lub rozszerzanie pamięci w przyszłości. Upewnij się również, że serwer jest kompatybilny z popularnymi platformami sztucznej inteligencji, takimi jak TensorFlow lub PyTorch, aby nie ograniczać się w wyborze oprogramowania.

Monitoruj wykorzystanie GPU, aby wiedzieć, kiedy nadszedł czas na zwiększenie skali. Aby przygotować się na rosnące obciążenia, warto rozważyć takie opcje jak konfiguracje chmury hybrydowej lub architektury modułowe. Rozwiązania te pozwalają rozbudowywać infrastrukturę w miarę potrzeb bez konieczności dokonywania dużych inwestycji z góry, zapewniając elastyczność pozwalającą efektywnie sprostać rosnącym wymaganiom.

Jakie są koszty uruchomienia wysokowydajnych serwerów GPU dla obciążeń AI?

Uruchamianie wysokowydajnych serwerów GPU na potrzeby sztucznej inteligencji może szybko zwiększyć koszty operacyjne. Serwery te opierają się na potężnych układach GPU, z których niektóre mogą pobierać nawet 700 watów każdy. W przypadku prowadzenia projektów przez całą dobę, takie zużycie energii przekłada się na wysokie rachunki za prąd.

Co więcej, skuteczne systemy chłodzenia są niezbędne, aby zapobiec przegrzewaniu się serwerów i zapewnić ich niezawodne działanie. Ale chłodzenie nie jest tanie - dodaje kolejną warstwę do ogólnych kosztów infrastruktury. Łącznie, zużycie energii i chłodzenie stanowią znaczną część wydatków związanych z obsługą serwerów GPU na potrzeby sztucznej inteligencji.