ITPOD AI и ML Computing Серверы

Основные статьи:

• Серверы (мировой рынок)
• Серверы (рынок России)

2025

Совместимость с vStack HCP версии 3.0

Компании ITPOD и vStack обеспечили более полную совместную интеграцию своих флагманских продуктов. Серверное оборудование ITPOD, в том числе AI и ML Computing, теперь отображается в графическом интерфейсе гиперконвергентной платформы виртуализации vStack HCP версии 3.0, что облегчает идентификацию и обслуживание компонентов. Об этом ITPod сообщил 18 декабря 2025 года. Подробнее здесь.

Адаптация под задачи фармацевтических R&D-центров

Компания ITPOD оптимизировала линейку серверов с GPU под задачи фармацевтических исследований и разработок. Конфигурации оборудования поможет фарм-лабораториям и R&D-центрам ускорить вычисления, анализировать большие объёмы данных и сократить время экспериментов с недель до часов при экономии бюджета до 55%. Об этом разработчик сообщил 6 ноября 2025 года.

В адаптированных моделях — ITPOD SY8108G-D12R-G5 (на базе AMD EPYC 9005 "Turin") и ITPOD SY8108G-D12R-G4 (на Intel Xeon Scalable Gen 5) — используется до 8 графических процессоров RTX 5090 с архитектурой Blackwell, 32 ГБ видеопамяти и пропускной способностью 1,8 ТБ/с. Отказ от NVLink в пользу обмена данными по PCIe 5.0 x16 (до 128 ГБ/с) позволил оптимизировать архитектуру под задачи с низким межкарточным трафиком.Создатели ALT Linux – о сложной судьбе свободного ПО, роли Максута Шадаева и сделке с «Ростелекомом». Подкаст TAdviser 17.4 т

Серверы позволяют проводить молекулярное моделирование, предсказывать структуры белков, ускорять поиск активных соединений и анализировать большие биомедицинские данные. Платформа поддерживает симуляции в GROMACS и OpenMM, работу с моделями AlphaFold и ESM, обработку геномных и омиксных данных, а также анализ изображений МРТ и КТ. Большой объём видеопамяти делает возможным использование крупных нейросетей без подкачки и ускоряет обучение моделей для прогнозирования взаимодействий лекарственных веществ и оценки токсичности.

Оптимизированные серверы помогают фармацевтическим компаниям выстраивать цифровую инфраструктуру для ускоренного открытия лекарств и развития направлений на основе искусственного интеллекта. Такое решение сочетает высокую производительность и энергоэффективность при умеренных капитальных затратах и может стать стандартом для современных R&D-подразделений отрасли, — отметил Илья Борняков, генеральный директор ITPOD, корпорация ITG.

Архитектура адаптированных моделей серверов ITPOD обеспечивает трёхкратный рост отдачи от инвестиций в ИИ-проекты, до 95% эффективности загрузки графических процессоров и восьмикратное увеличение числа обрабатываемых запросов в секунду по сравнению с решениями предыдущего поколения.

Представление серверов для задач ИИ и ML

ITPOD расширил предложение серверов для задач искусственного интеллекта и машинного обучения до полноценной продуктовой линейки. Компания предлагает два основных направления серверного оборудования для различных сценариев внедрения технологий искусственного интеллекта от пилотных инициатив до промышленного развертывания ИИ-приложений. Об этом компания сообщила 24 июля 2025 года.

Для масштабных проектов с высокими требованиями к производительности ITPOD рекомендует модели ITPOD-SY4108G-D12R-G4 на базе процессоров Intel Xeon Scalable Gen5 и ITPOD-SYR4108G-D12R-G5 с процессорами AMD EPYC 9005 «Turin». Обе платформы построены согласно принципам Nvidia MGX и поддерживают установку до восьми графических ускорителей.

Для компаний, которые планируют запуск пилотных проектов или создание стендов разработки и тестирования, предназначен сервер ITPOD-ASR201-S08R в формате 2U. Эта модель обеспечивает экономичное решение для экспериментов с технологиями машинного обучения без избыточных инвестиций в инфраструктуру.

Серверы ITPOD поддерживают графические ускорители от различных производителей. Компания интегрирует решения SOPHGO, которые показывают высокую производительность в задачах видеоаналитики и работы с большими языковыми моделями. Линейка включает также универсальные графические карты NVIDIA от T4 до H200 NVL.

Особое внимание уделено поддержке технологий объединения вычислительных ресурсов. Серверы совместимы с технологией NVIDIA H200 NVLink Bridge, которая позволяет объединять четыре ускорителя и получить общий объём GPU памяти в 564ГБ. Платформы также поддерживают ускорители Cambricon с технологией MLU-Link Multi-core Interconnect для создания альтернативных высокопроизводительных кластеров машинного обучения.

Данная линейка серверов адаптирована под конкретные сценарии использования искусственного интеллекта. Мы видим растущий спрос на решения, которые позволяют запускать собственные языковые модели в корпоративных центрах обработки данных. Серверы ITPOD обеспечивают необходимую вычислительную мощность для обучения и инференса нейронных сетей, — сказал Илья Борняков, генеральный ITPOD, корпорация ITG.