Вступление

Представьте: у вас есть перспективная нейросеть, работающая на единственном сервере с GPU. Она отлично справляется с тестовыми задачами и впечатляет команду. Но что произойдёт, когда AI-решение для бизнеса выйдет за пределы лаборатории? Сможет ли одинокий сервер выдержать возросшую нагрузку, обрабатывать миллионы запросов пользователей или обучать всё более сложные модели? Рано или поздно перед каждым CTO и архитектором встаёт вопрос: как трансформировать скромную инфраструктуру под ИИ на одном сервере в отказоустойчивый кластер, который масштабируется вместе с ростом задач?

В этой статье мы пройдём путь от старта проекта на одном GPU-сервере до построения полноценной, гибкой и масштабируемой AI-инфраструктуры. Поговорим о том, как шаг за шагом нарастить мощности: сначала добавить несколько серверов для распределённого обучения, затем организовать отдельный кластер инференса для быстрого ответа пользователям, обеспечить надёжность через балансировку между дата-центрами, настроить быструю сеть между узлами и выбрать оптимальное хранилище — от общего NAS до распределённой файловой системы для хранения больших датасетов.

Важно, что все эти этапы можно реализовать постепенно и под конкретный бюджет. Современные серверные платформы — такие как King Servers — позволяют гибко выстраивать инфраструктуру под ИИ: начиная с аренды одного сервера с GPU для нейросетей и заканчивая развёртыванием кластеров в нескольких дата-центрах с высокой пропускной способностью сети. Давайте рассмотрим, как это сделать на практике, глазами опытного инженера, готового поделиться своими находками.

Этап 1: Один сервер с GPU для начала пути

Большинство проектов в сфере машинного обучения стартуют скромно. Вначале достаточно одного производительного сервера с GPU, который выполняет роль «песочницы» для разработчиков. На таком узле команда Data Science может экспериментировать с моделями, проводить обучение на небольших выборках данных и проверять гипотезы. GPU-серверы для обучения дают огромное ускорение по сравнению с одними лишь CPU: например, задачи, требующие дней вычислений на обычном сервере, на современном графическом процессоре решаются за считанные часы.

Плюсы одиночного сервера: его просто настроить, все компоненты — модель, данные и среда — находятся локально. Нет сложной распределённой логики: загрузил данные на диск, запустил скрипт — и модель обучается. К тому же это экономически выгодно на старте: вы платите за один экземпляр оборудования. Многие компании начинают именно с аренды одного сервера с GPU для нейросетей в облаке (например, через King Servers) вместо покупки дорогих станций. Это позволяет быстро получить нужную мощность «под задачу» и так же быстро масштабироваться при необходимости.

Однако у такого подхода есть ограничения. Один сервер — это единая точка отказа: если он перегружен или выходит из строя, работа встаёт. Производительность тоже ограничена максимальными характеристиками одной машины. Рано или поздно, по мере роста данных и усложнения моделей, вы заметите, что обучение длится слишком долго или что сервер уже не справляется с объёмом запросов на инференс. Часто на начальном этапе этот же узел пытаются использовать и для обслуживания первых пользователей модели, но совмещать одновременно обучение и обработку запросов выходит всё менее эффективно. Наступает момент, когда масштабирование AI-систем становится неизбежным.

Этап 2: Кластер GPU-серверов для распределённого обучения

Когда одному GPU становится тесно, на помощь приходит горизонтальное масштабирование. Кластер GPU-серверов — это объединение нескольких машин с графическими ускорителями, работающих сообща над одной задачей. По сути, мы превращаем несколько отдельных серверов в единый “суперкомпьютер” для обучения моделей. Предположим, ваша нейросеть обучается на датасете, который один GPU переваривает за неделю. Если распределить нагрузку на 4 сервера с GPU, тот же объём работы может быть выполнен в разы быстрее за счёт параллелизма.

Как это возможно? Секрет — в распределённом обучении. Модель разбивается между узлами или каждый узел обучает свою копию модели на своей части данных (так называемый data parallelism). Каждые несколько итераций серверы обмениваются результатами вычислений (градиентами), чтобы синхронизировать веса нейросети. В итоге совместными усилиями они достигают того же качества модели, но значительно быстрее, чем по очереди на одной машине. Это как командная работа: один GPU — мастер на все руки, а кластер — слаженная бригада специалистов, где каждый занимается своей частью задачи.

Переход к кластеру требует некоторых изменений в вашем стеке технологий. Во-первых, нужен фреймворк, поддерживающий распределённое обучение (большинство современных библиотек вроде TensorFlow или PyTorch имеют такие возможности). Во-вторых, становится критичной сеть: обмен данными между узлами должен идти на высокой скорости, иначе выгода от добавления серверов пропадёт. Мы подробнее обсудим быструю сеть между узлами далее. Также стоит учесть, что для управления ресурсами кластера используются инструменты оркестрации — от популярных систем типа Kubernetes (с дополнениями для работы с GPU) до специализированных планировщиков задач вроде Slurm. Они помогают распределять задачи обучения по узлам, следить за нагрузкой и эффективно использовать каждую GPU.

С практической точки зрения, развернуть кластер можно постепенно. Например, вы можете начать с добавления второго GPU-сервера и настроить обучение модели на двух узлах. В King Servers это легко реализовать: вы просто берёте в аренду дополнительный аналогичный сервер (или даже несколько) в том же дата-центре и объединяете их в сеть. Благодаря тому, что все машины находятся близко друг к другу (низкая задержка сети) и могут быть подключены к высокоскоростному коммутатору, масштабирование AI-систем по горизонтали достигается практически безболезненно. При росте нагрузки вы увеличиваете кластер шаг за шагом — от пары узлов до десятков, оставаясь в рамках доступного бюджета и постепенно наращивая инфраструктуру.

Этап 3: Кластер инференса – узлы для быстрых ответов

Итак, модель обучена и готова к работе. Но где она будет «жить» в продакшене? Вытеснять обучающие задачи и постоянно занимать GPU на вашем обучающем кластере – не лучшая идея. Куда эффективнее развернуть модель на отдельных серверных узлах, специально предназначенных для обработки пользовательских запросов, то есть для инференса.

Кластер инференса – это набор серверов (необязательно с GPU, выбор железа зависит от требований модели), которые масштабируются под нагрузку пользователей. Каждая машина в таком кластере запускает копию обученной нейросети и отвечает на входящие запросы независимо. Спереди обычно ставится балансировщик нагрузки: он распределяет обращения клиентов между узлами кластера, следя за тем, чтобы ни один сервер не был перегружен. Такой подход обеспечивает два важных момента: во-первых, низкую задержку ответа (каждый запрос обрабатывается параллельно, и если один сервер занят, его подхватит другой), а во-вторых, надёжность (если одна нода выйдет из строя, остальные продолжат работать, и сервис останется доступен).

Почему имеет смысл отделить инференс от обучения? Дело в разнице нагрузок. Обучение – это тяжёлый, длительный процесс, который нагружает GPU на 100% продолжительное время. Инференс же в бизнес-приложениях обычно представляет собой множество коротких запросов: например, генерация ответа на вопрос клиента или классификация одного изображения. Эти задачи требуют мгновенной отдачи, и их может поступать тысячи в секунду. Если пытаться выполнять их на той же инфраструктуре, где идёт обучение, эти два типа нагрузок будут мешать друг другу. Отделив инфраструктуру для инференса, вы позволяете вашей AI-системе масштабироваться в ширину для обслуживания пользователей без ущерба для процессов обучения (и наоборот).

Для кластера инференса полезно предусмотреть возможность гибкого масштабирования. Например, в облачной среде вы можете динамически добавлять мощности под всплески трафика – поднять дополнительные серверы или контейнеры с моделью, когда нагрузка растёт, и снять лишние узлы в период затишья. С сервисами вроде King Servers это просто: можно быстро развернуть нужное количество виртуальных или выделенных серверов в разных локациях и объединить их за балансировщиком. Главное – заранее настроить автоматизацию развёртывания (инфраструктура как код, контейнеризация), чтобы добавление нового узла кластера занимало минуты, а не дни.

Разумеется, выбор железа для инференса зависит от характера модели. Небольшие модели могут эффективно работать и на CPU, особенно если запросов немного. Но для ресурсоёмких AI-сервисов – например, генеративных моделей вроде GPT, компьютерного зрения в реальном времени или персонализированных рекомендаций – часто требуются серверы с GPU для нейросетей и достаточный объём памяти на каждом узле. Вы можете выбрать конфигурацию узлов под свои нужды: где-то поставить мощные GPU для мгновенной обработки, а где-то обойтись более простыми машинами ради экономии. Важна сама архитектура: она должна позволять гибко меняться под нагрузку.

Этап 4: Отказоустойчивость – балансировка между дата-центрами

Даже кластер серверов внутри одного дата-центра остаётся уязвимым перед крупными сбоями: отключением электричества, сетевой аварией или природным катаклизмом. Чтобы обезопасить бизнес от простоя, инфраструктуру распространяют по разным площадкам. Проще говоря, задействуют несколько географически разнесённых дата-центров и распределяют между ними нагрузку. Такой подход позволяет построить действительно отказоустойчивую AI-инфраструктуру.

Представьте, у вас есть два кластера инференса: один, например, в Европе, другой в Северной Америке. Они синхронизированы между собой (каждый имеет актуальную версию модели и необходимые данные). Над ними настроен глобальный балансировщик или интеллектуальная система маршрутизации трафика. Пользователи автоматически подключаются к ближайшему узлу – так достигается минимальная задержка для каждого региона. Если же вдруг один из дата-центров выходит из строя (скажем, отключился Интернет или случился сбой питания), система мгновенно переключает запросы на оставшийся кластер. Пользователи даже не заметят проблемы: сервис продолжает отвечать, просто из другого места.

Для реализации такой схемы нужны несколько компонентов. Во-первых, механизм репликации данных и моделей между площадками – чтобы каждая локация имела идентичный набор обученных моделей и актуальных параметров. Это может быть автоматическая доставка новых версий модели в оба (или более) дата-центра при каждом переобучении. Во-вторых, глобальная балансировка. В облачных решениях часто используют DNS-балансировку или Anycast, когда один адрес распределяется на разные точки. Также используют возможности CDN с функцией географического балансирования трафика и другие инструменты, направляющие клиента на оптимальный узел.

King Servers предоставляет инфраструктуру в нескольких регионах (США, Европа, Россия), что позволяет выстраивать подобную схему без лишних сложностей. Вы можете арендовать сервера с GPU в разных дата-центрах и настроить между ними резервирование. Например, основной кластер может работать в нидерландском дата-центре, а резервный – в США. В случае перегрузки или сбоя первого, трафик автоматически пойдёт на второй. Таким образом достигается настоящая отказоустойчивая AI-инфраструктура уровня крупного предприятия – при разумных затратах и с гибкостью облачного подхода.

Этап 5: Сетевая инфраструктура – высокая скорость и низкая задержка

Объединяя серверы в кластер, мы фактически связываем их сетью – и от качества этой связки напрямую зависит успех всей системы. В AI-инфраструктуре сеть выступает кровеносной системой: она переносит данные между узлами, синхронизирует модели и доставляет результаты пользователям. Если пропускная способность или задержки сети оставляют желать лучшего, даже самые мощные GPU будут простаивать в ожидании данных.

Для распределённого обучения критично иметь быструю сеть между узлами. Во время обучения модели серверы обмениваются гигабайтами параметров каждую секунду. Представьте, что у вас 4 GPU-сервера, соединённые обычным гигабитным Ethernet: каждый шаг обучения будет стопориться, пока градиенты «ползут» по узкому каналу. Поэтому высокопроизводительные кластеры обычно используют сети 10 Гбит/c и выше. В современных дата-центрах доступны решения на 25, 40, 100 Гбит/c, а в суперкомпьютерах применяются специализированные интерфейсы типа InfiniBand (с сверхнизкими задержками и скоростью 200–400 Гбит/с). В рамках бизнеса зачастую достаточно обеспечить хотя бы десятки гигабит – благо многие провайдеры (включая King Servers) позволяют арендовать серверы с портами 10–40 Гбит/с. Обязательно убедитесь, что внутри вашего кластера сеть не становится узким местом: используйте высокоскоростные коммутаторы и выделенные каналы связи между машинами. Часто провайдеры дают возможность объединять арендуемые серверы в приватную сеть для обмена данными – это и безопаснее, и быстрее, чем гонять трафик через Интернет.

Низкая задержка не менее важна. Особенно она критична при параллельных вычислениях (обучении): если одна нода долго получает пакет с обновлёнными весами, вся распределённая задача тормозит. Поэтому помимо пропускной способности, обращайте внимание на сетевое оборудование с минимальными задержками (например, поддержка RDMA – прямого доступа к памяти – позволяет GPU обмениваться данными практически напрямую, минуя лишние копирования). Внутри одного дата-центра этого достигают качественным оборудованием и правильной топологией сети (например, неблокирующая схема коммутации, достаточное количество uplink-портов). А между дата-центрами задержки физически выше из-за расстояний, но тут на помощь приходит грамотное геораспределение: ваш глобальный балансировщик направит пользователя в ближайший регион, уменьшая влияние сетевых лагов.

Хорошая новость в том, что развертывая AI-решение на платформе вроде King Servers, вам не нужно самостоятельно прокладывать оптоволокно или настраивать сложные маршрутизаторы. Дата-центры уже оснащены всеми необходимыми сетями – вам остаётся просто выбрать нужную конфигурацию. Если ваш проект вырастает из одного узла до десятков, всегда можно повысить сетевые параметры: заказать серверы с более быстрыми портами, подключить дополнительные интерфейсы или перейти на следующий тариф по скорости сети. Масштабирование AI-систем затрагивает не только вычислительные узлы, но и сетевую инфраструктуру – не забывайте масштабировать и её вровень с остальными компонентами.

Этап 6: Хранение данных – от NAS до распределённых файловых систем

Наконец, не забудем про хранение больших датасетов. Данные – топливо для любых AI-систем, и по мере роста проектов объёмы этого топлива стремительно увеличиваются. Пока у вас один сервер, всё просто: данные хранятся на его локальных дисках. Но что происходит, когда у вас кластер из десятков узлов? Нужно решить, как эти узлы будут получать доступ к одному и тому же набору данных и где хранить результаты (например, сохранённые модели, логи обучения).

Первый шаг – общий файловый ресурс (NAS или сетевое хранилище). Вы можете поднять отдельный файловый сервер или NAS-аппарат, куда сложите датасеты, и подключить все свои GPU-серверы к нему по сети. Например, развернуть на одном из узлов сервис вроде NFS (Network File System) и дать остальным узлам доступ к этому шару. На начальном этапе этого достаточно: все машины читают данные из единого источника, не нужно дублировать терабайты на каждом сервере. Однако у такого подхода есть минус: общий файловый сервер становится точкой отказа и узким местом по скорости. Если много узлов одновременно грузят данные, сеть и диск этого сервера могут стать перегруженными.

На более продвинутом этапе на помощь приходят распределённые файловые системы. Это решения, которые позволяют разбить хранение данных между несколькими серверами, обеспечивая и рост вместимости, и отказоустойчивость. Примеры включают Ceph, GlusterFS, Lustre и другие технологии. В распределённом хранилище каждый узел кластера может получать данные как будто из одного общего места, но физически эти данные лежат на множестве дисков в разных машинах. Такой подход убирает единую точку отказа: выход из строя одного сервера не приводит к потере данных, они просто читаются с других узлов. К тому же увеличивается общая пропускная способность: разные части данных могут подаваться параллельно из разных источников.

Конечно, внедрение распределённого хранения – более сложная задача, требующая настройки и администрирования. Поэтому важно трезво оценивать свой масштаб: если ваш датасет пока занимает пару терабайт, возможно, проще обойтись хорошим NAS-хранилищем. Но если речь идёт о петабайтах и выстроенных конвейерах машинного обучения, без продвинутого SDS-решения не обойтись.

Помимо файловых систем, стоит упомянуть и объектное хранение, набирающее популярность. Объектные хранилища (вроде Amazon S3 и аналогичных) позволяют хранить произвольные объёмы данных с высокой надёжностью и относительно недорого. Много компаний выбирают путь выгрузки сырого датасета и модельных чекпойнтов в объектное облако, а локально на серверах держат только те данные, с которыми работают «здесь и сейчас». Такой гибридный подход помогает сэкономить на дорогостоящих SSD, держа основной архив в облаке, и одновременно иметь быстрый доступ к активной части данных.

Платформа King Servers предлагает разные варианты для хранения. Вы можете арендовать серверы с большими дисковыми массивами (например, для подъёма собственного Ceph-кластера или просто в качестве файлового сервера). Также легко организовать приватное облако хранения на базе этих серверов – по сути, сделать своё S3-совместимое хранилище для данных вашего AI-проекта. Благодаря гибкости инфраструктуры вы можете начать с малого (один-два диска или подключённый NAS) и со временем масштабировать хранение, не перерастая рамки бюджета. Как и с остальными компонентами, важно, что масштабирование хранения происходит постепенными шагами и под ваши конкретные нужды.

Вывод: AI-инфраструктура под ваши задачи и бюджет

Развитие AI-решений для бизнеса напоминает путешествие: вы начинаете на одном «островке» (одном сервере), а затем мост за мостом расширяете свою территорию до целого «архипелага» серверов и сервисов. Важный вывод состоит в том, что не нужно сразу покупать суперкомпьютер или вкладывать миллионы в инфраструктуру. Правильно спроектированная архитектура позволяет расти постепенно, без авралов и простоев. Вы начинаете с малого – отлаживаете модель на одном GPU, затем по мере необходимости добавляете мощности для обучения, выделяете отдельные узлы под сервис для пользователей, вводите резервирование в разных дата-центрах, ускоряете сети и наращиваете хранение данных. Каждый шаг оправдан текущими потребностями и окупается пользой для продукта.

Подход «шаг за шагом» хорош тем, что вы сохраняете гибкость. В любой момент можно пересмотреть решения: добавить ещё один сервер или оптимизировать код, переключиться на другую технологию хранения или заменить модель на более эффективную. Современные инструменты оркестрации и облачные сервисы делают масштабирование рутинной задачей, а не подвигом. А с такими платформами, как King Servers, техническая сторона вопроса перестаёт быть головной болью: вы получаете надёжную базу из серверов, сетей и хранилищ, которая работает как конструктор. Берите нужные компоненты, комбинируйте их под свои задачи – провайдер возьмёт на себя обеспечение производительности и стабильности.

В результате ваша AI-инфраструктура выстраивается именно под ваш бизнес, а не наоборот. Она способна и быстро обучать новые мощные модели, и бесперебойно обслуживать пользователей по всему миру, и защищать данные от потерь. Причём делается это оптимальным для вас образом: без лишних трат, с учётом текущего этапа развития проекта.

Мир AI развивается стремительно, и масштабирование AI-систем стало неотъемлемой частью этого пути. Но теперь у вас есть карта дорожных работ: от старта на одном сервере до масштабируемого кластера. Если ваш следующий шаг – укрепить инфраструктуру для новых высот, начните с оценки своих потребностей и возможностей платформы King Servers. Гибкая, надёжная и эффективная AI-инфраструктура доступна каждому, кто готов планомерно двигаться вперёд. Ваши идеи достойны масштабирования – а правильная инфраструктура поможет воплотить их в жизнь!