Как выбрать GPU-платформу для AI-инфраструктуры

B300 даёт больше памяти на GPU и подходит для особенно крупных моделей, reasoning и memory-intensive inference. B200 — сильная Blackwell-платформа для обучения, fine-tuning и GenAI. Итоговый выбор зависит от модели, режима работы и инфраструктурных ограничений.

H200 полезен там, где критичен объём GPU-памяти: LLM inference, длинный контекст, крупные батчи и HPC-задачи с интенсивным обменом с памятью.

Да. H100 остаётся зрелой production-платформой с широкой программной экосистемой для обучения, inference и HPC. Она может быть рациональным выбором по доступности, бюджету и требованиям workload.

Можно, если заранее заложить сетевую архитектуру, схему хранения, питание и охлаждение. На этапе первого узла важно проверить будущую topology и возможности масштабирования.

Нужно знать объём межузлового обмена, число серверов и характер workload. После этого выбирают InfiniBand или Ethernet, пропускную способность, адаптеры ConnectX, коммутаторы и topology.

Это зависит от конкретной серверной платформы, плотности стойки и возможностей ЦОД. Для части высокоплотных конфигураций применяется Direct Liquid Cooling; требования нужно сверять с выбранной системой.

Достаточно описать модель и сценарий, training или inference, желаемое число GPU, объём данных, сроки и известные ограничения по сети, питанию и охлаждению. Недостающие параметры поможет уточнить инженер.