Узнайте, как GPU NVIDIA и CUDA сделали возможными ускоренные вычисления, и как современная инфраструктура ИИ — чипы, сеть и ПО — обеспечивает современные технологии.
Ускоренные вычисления — простая идея: вместо того чтобы просить универсальный CPU выполнять каждую задачу, вы отдаёте тяжёлые, повторяющиеся части специализированному процессору (чаще всего GPU), который делает эту работу гораздо быстрее и экономичнее.
CPU отлично справляется с разношёрстными короткими задачами — запуск ОС, координация приложений, принятие решений. GPU создан для выполнения большого числа однотипных вычислений одновременно. Когда задачу можно разбить на тысячи (или миллионы) параллельных операций — например, умножение больших матриц или применение одной и той же математики к огромным пакетам данных — GPU выступает как «ускоритель», значительно повышая пропускную способность.
Игры сделали GPU известными, но та же параллельная математика встречается повсюду в современных вычислениях:
Именно поэтому ускоренные вычисления перекочевали из домашних ПК в дата-центры. Речь не только о «более быстрых чипах» — это возможность сделать ранее непрактичные рабочие нагрузки реализуемыми по стоимости, времени и энергопотреблению.
Когда говорят «стек ускоренных вычислений NVIDIA», обычно имеют в виду три уровня, работающих вместе:
К концу этого руководства у вас будет ясная ментальная модель относительно GPU vs CPU, почему ИИ так хорошо подходит для GPU, что делает CUDA, и что ещё (помимо самого GPU) нужно, чтобы строить реальные масштабируемые системы ИИ.
Представьте CPU как небольшую команду высококвалифицированных экспертов. Их немного, но каждый из них отлично принимает решения, быстро переключается между задачами и справляется со сложной логикой «если то, то то».
GPU, напротив, — это сотни или тысячи способных ассистентов. Каждый ассистент проще, чем эксперт, но вместе они могут быстро переработать огромную кучу однотипной работы одновременно.
CPU превосходны в управлении и координации: запуск ОС, работа с файлами, обработка сетевых запросов и выполнение кода с большим количеством ветвлений. Они созданы для последовательной логики — шаг 1, затем шаг 2, затем шаг 3 — особенно когда каждый шаг зависит от предыдущего.
GPU блистают, когда одну и ту же операцию нужно применить к множеству данных параллельно. Вместо одного ядра, выполняющего задачу повторно, многие ядра делают это одновременно.
Типичные рабочие нагрузки, дружелюбные к GPU:
В большинстве реальных систем GPU не заменяют CPU — они дополняют их.
CPU обычно запускает приложение, подготавливает данные и оркестрирует работу. GPU выполняет тяжёлые параллельные вычисления. Поэтому современные AI-серверы всё ещё содержат мощные CPU: без хорошей координации «экспертов» все эти «ассистенты» могут простаивать вместо работы.
GPU начинались как специализированные процессоры для рисования пикселей и 3D-сцен. В конце 1990-х — начале 2000-х NVIDIA и другие компании добавляли всё больше параллельных блоков для ускорения шейдинга и геометрии. Исследователи заметили, что многие неграфические задачи тоже сводятся к повторению одних и тех же операций по множеству данных — тому, для чего изначально была создана графическая конвейерная архитектура.
Краткая практическая хронология:
Графика опирается на линейную алгебру: векторы, матрицы, скалярные произведения, свёртки и огромные количества операций умножение-добавление. Научные вычисления используют те же строительные блоки (симуляции, обработка сигналов), а современное машинное обучение делает на них ещё больший упор — особенно на плотные умножения матриц и свёртки.
Ключевая особенность — параллелизм: многие задачи ML применяют одинаковые операции к большим батчам данных (пиксели, токены, признаки). GPU спроектированы для эффективного запуска тысяч похожих потоков, поэтому они могут обеспечить гораздо больше арифметики в секунду, чем CPU для этих шаблонов.
Вклад NVIDIA был не только в более быстрые чипы, но и в то, чтобы сделать GPU удобными для повседневных разработчиков. CUDA упростила программирование на GPU, а растущий набор библиотек (для линейной алгебры, нейросетей и обработки данных) снизил необходимость писать кастомные ядра.
По мере того как команды запускали продукты с ускорением на GPU, экосистема сама себя усиливала: больше туториалов, лучшее ПО, опытные инженеры и более широкий набор поддерживаемых фреймворков — всё это упрощало внедрение GPU для следующей команды.
Мощный GPU полезен только тогда, когда разработчики могут надёжно указать ему, что делать. CUDA (Compute Unified Device Architecture) — программная платформа NVIDIA, которая делает GPU полноценной целью вычислений, а не просто графическим дополнением.
CUDA решает две большие задачи одновременно:
Без такого слоя каждой команде пришлось бы заново изобретать низкоуровневое программирование GPU, оптимизацию производительности и управление памятью для каждого нового поколения чипов.
В CUDA вы пишете ядро (kernel) — функцию, которую предполагается запускать множество раз одновременно. Вместо одиночного вызова, как на CPU, вы запускаете её на тысячах (или миллионах) лёгких потоков. Каждый поток обрабатывает маленькую часть общей задачи — например, один пиксель, одну строку матрицы или один кусок вычислений нейронной сети.
Ключевая мысль: если вашу задачу можно разрезать на много похожих независимых задач, CUDA сможет эффективно распланировать их выполнение по множеству ядер GPU.
Большинство людей не пишут «сырую» CUDA для ИИ. Обычно она лежит под инструментами, которыми они уже пользуются:
Поэтому «поддержка CUDA» часто — это пункт в плане инфраструктуры ИИ: она определяет, какие оптимизированные блоки вы сможете использовать в своём стеке.
CUDA тесно связана с GPU NVIDIA. Такая интеграция — причина её скорости и зрелости, но также и того, что перенос кода на аппаратное обеспечение другого вендора может потребовать изменений, альтернативных бэкендов или иных фреймворков.
Модели ИИ выглядят сложными, но большая часть тяжёлой работы сводится к многократному повторению одной и той же математики в огромных масштабах.
Тензор — это просто многомерный массив чисел: вектор (1D), матрица (2D) или более высокоразмерные блоки (3D/4D+). В нейросетях тензоры представляют входы, веса, промежуточные активации и выходы.
Ключевая операция — умножение и сложение этих тензоров, особенно умножение матриц (и близкие по структуре свёртки). Обучение и вывод выполняют этот паттерн миллионы или триллионы раз. Поэтому производительность ИИ часто измеряют по тому, как быстро система может выполнять плотные операции умножения‑сложения.
GPU созданы для выполнения большого числа похожих вычислений параллельно. Вместо нескольких очень быстрых ядер (как в CPU) GPU имеют множество более простых ядер, которые могут обрабатывать огромные сетки операций одновременно — идеально для повторяющейся математики в тензорах.
Современные GPU также включают специализированные блоки, ориентированные непосредственно на эти задачи. Эти «тензорные» ускорители эффективнее общих ядер при выполнении паттернов умножения‑сложения в ИИ, обеспечивая более высокую пропускную способность на ватт.
Обучение оптимизирует параметры модели. Обычно узким местом тут являются суммарные вычисления и многократное перемещение больших тензоров по памяти.
Вывод (inference) обслуживает предсказания. Часто узким местом становятся требования по задержке, пропускной способности и то, как быстро можно подать данные на GPU, чтобы не терять циклы. Соответственно оптимизации (батчинг, квантизация, оптимизированные конвейеры) для обучения и вывода могут сильно различаться.
Команды ИИ заботятся о:
Современный «GPU‑сервер» внешне похож на обычный сервер, но внутри сконструирован так, чтобы максимально эффективно кормить один или несколько ускорительных карт данными.
У каждого GPU есть собственная высокоскоростная память — VRAM. Многие задачи не терпят «слишком медленного» GPU — они терпят, что модель, активации и батч не влезают в VRAM.
Поэтому вы часто слышите о «GPU с 80 ГБ» или вопросах «сколько токенов помещается». Если VRAM кончается, приходится уменьшать батчи, понижать точность, шарить модель по GPU или добавлять GPU с большей памятью.
Добавление нескольких GPU в один сервер помогает, но масштабирование зависит от того, сколько им нужно общаться. Некоторые задачи масштабируются почти линейно; другие упираются в накладные расходы синхронизации, дублирование VRAM или узкие места при загрузке данных.
Топовые GPU могут потреблять сотни ватт каждый. 8‑GPU сервер больше похож на обогреватель, чем на «обычный» стоечный сервер. Это означает:
GPU‑коробка — это не просто «сервер с GPU», это система, спроектированная так, чтобы ускорители были обеспечены питанием, охлаждением и быстрой связью.
GPU быстр только в составе системы вокруг него. Когда вы переходите от «одного мощного сервера» к «многим GPU, работающим вместе», ограничителем часто становится не сырая вычислительная мощь, а то, как быстро вы можете перемещать данные, обмениваться результатами и удерживать каждый GPU занятым.
Задачи на одном GPU в основном тянут данные из локального хранилища и выполняются. Рассинхрон обучения на множестве GPU (и многие схемы вывода) постоянно обмениваются данными: градиентами, активациями, параметрами модели и промежуточными результатами. Если этот обмен медленный, GPU ждут — а простаивание GPU дорого обходится.
Два частых симптома сетевого узкого места:
Внутри сервера GPU могут быть связаны очень быстрыми low‑latency соединениями, чтобы координировать работу без обхода через медленные пути. Между серверами дата‑центры используют сетевые fabric с высокой пропускной способностью, рассчитанные на предсказуемую работу при высокой нагрузке.
Думайте в двух слоях:
Поэтому «количество GPU» само по себе мало — важно, как они общаются.
GPU не тренируются на «файлах», они тренируются на потоках батчей. Если загрузка данных медленная, вычисления простаивают. Эффективные pipelines обычно сочетают:
Хорошо построенный конвейер может сделать одни и те же GPU заметно быстрее.
В реальной среде многие команды делят один кластер. Планировщик решает, какие задачи и на каких условиях получают GPU. Хорошее планирование уменьшает «голодание GPU» (ожидание задач) и «пустую загрузку» (выделение ресурсов без работы). Оно также обеспечивает приоритеты, вытеснение и правильный размер инстансов — критично, когда часы GPU — это строка в бюджете, а не «приятная опция».
Железо — лишь половина истории. Настоящее преимущество NVIDIA — её программный стек, который превращает GPU из просто быстрого чипа в платформу, на которой команды могут строить, развёртывать и поддерживать приложения.
Большинство команд не пишут низкоуровневый GPU‑код. Они собирают приложения из готовых блоков: оптимизированных библиотек и SDK, которые решают общие и дорогие операции. Подумайте о них как о предсобранных «LEGO» для ускорения — матричная арифметика, свёртки, обработка видео, движение данных — чтобы сконцентрироваться на логике продукта, а не переизобретать низкоуровневые ядра.
Популярные ML‑фреймворки интегрируются со стеком NVIDIA так, что при запуске модели на GPU фреймворк перенаправляет ключевые операции на эти оптимизированные библиотеки. Для пользователя это может выглядеть как простая смена устройства («использовать GPU»), но за этой переключкой стоит цепочка компонентов: фреймворк, runtime CUDA и библиотеки производительности.
Минимум, что нужно управлять:
Здесь многие проекты спотыкаются. Драйверы, версии CUDA и релизы фреймворков имеют ограничения совместимости, и несоответствия могут привести от замедлений до падений развёртываний. Многие команды стандартизуют «проверенные» комбинации, фиксируют версии в контейнерах и используют постепенные релизы (dev → staging → prod). Относитесь к стеку ПО GPU как к продуктовой зависимости, а не как к одноразовой установке.
Когда модель работает на одном GPU, следующий вопрос — как сделать её быстрее или как вместить большую модель. Есть два пути: scale up (больше/мощнее GPU в одной машине) и scale out (много машин, работающих вместе).
На одном GPU всё локально: модель, данные и память GPU. С несколькими GPU вы начинаете координировать работу между устройствами.
Scale up обычно означает сервер с 2–8 GPU, связанных высокоскоростными линиями. Это большой шаг, потому что GPU могут быстро обмениваться результатами и использовать один хост‑CPU и хранилище.
Scale out — добавление серверов и соединение их быстрой сетью. Так обучение достигает десятков и тысяч GPU, но координация становится первоочередной задачей.
Data parallel: каждый GPU держит полную копию модели, но обучается на разных срезах данных. После шага GPUs «договариваются» об обновлённых весах, обмениваясь градиентами. Это наиболее распространённый начальный подход — он прост для понимания.
Model parallel: сама модель разбита по GPU, потому что она слишком большая, чтобы поместиться в одном устройстве. Тогда GPU общаются в ходе прямого и обратного проходов, а не только в конце шага. Это позволяет запускать более крупные модели, но увеличивает объём коммуникаций.
Во многих реальных системах комбинируют оба подхода: model parallel внутри сервера и data parallel между серверами.
Больше GPU добавляют «время на общение». Если рабочая нагрузка мала или сеть медленная, GPU будут простаивать в ожидании обновлений. Наблюдаются убывающие отдачи, когда:
Вам может понадобиться мульти‑GPU или кластер, когда:
На этом этапе стек смещается от простых GPU к включению высокоскоростных интерконнектов, сети и планирования — потому что масштабирование про координацию не меньше, чем про сырую мощь.
Ускоренные вычисления — не «закулисный» приём для лабораторий. Это причина, по которой многие повседневные продукты кажутся мгновенными и отзывчивыми — определённые рабочие нагрузки работают значительно лучше, когда тысячи мелких операций выполняются параллельно.
Большинство пользователей замечают именно слой сервинга: чат‑помощники, генераторы изображений, перевод в реальном времени и «умные» функции в приложениях. Под капотом GPU поддерживают две фазы:
В продакшне это выражается в более быстрых откликах, большей пропускной способности (больше пользователей на сервер) и возможности запускать большие модели при заданном бюджете дата‑центра.
Стриминговые платформы и видео‑приложения используют ускорение для задач кодирования/декодирования, апскейлинга, удаления фона и эффектов. Творческие инструменты применяют ускорение для воспроизведения таймлайна, цветокоррекции, 3D‑рендеринга и AI‑функций (шумоподавление, генеративное заполнение, перенос стиля). Практический эффект — меньше ожидания и больше интерактивной работы при редактировании.
Ускоренные вычисления широко применяют в симуляциях, где приходится повторять одни и те же вычисления по большим сеткам или многим частицам: прогнозы погоды, гидродинамика, молекулярная динамика, валидация инженерных решений. Более короткие циклы симуляций означают более быстрые R&D, больше итераций проектирования и более качественные результаты.
Рекомендации, ранжирование поиска, оптимизация рекламы и обнаружение мошенничества часто должны обрабатывать большие потоки событий быстро. GPU ускоряют часть обработки признаков и выполнение моделей, так решения принимаются, пока пользователь ещё на странице.
Не всё стоит запускать на GPU. Если рабочая нагрузка мала, ветвиста или доминируется последовательной логикой, CPU может быть проще и дешевле. Ускоренные вычисления хороши, когда можно выполнить много похожей математики одновременно — или когда задержка и пропускная способность напрямую формируют опыт пользователя.
Практическая заметка: по мере того как команды добавляют AI‑функции, узким местом зачастую становится не «умеем ли мы писать CUDA?», а «можем ли мы безопасно выпустить приложение и итерационно развивать его?» Платформы вроде Koder.ai помогают: можно прототипировать и развёртывать web/back-end/mobile‑приложения через чат‑ориентированный рабочий процесс, а затем интегрировать inference‑сервисы, использующие GPU, без полной перестройки доставочного пайплайна.
Покупка «GPU» для ИИ — по сути покупка небольшой платформы: вычисления, память, сеть, хранилище, питание, охлаждение и поддержка ПО. Немного структуры заранее спасёт от неприятных сюрпризов по мере роста моделей и нагрузки.
Начните с того, что вы будете запускать чаще всего — обучение, дообучение или вывод — и с размеров моделей, которые ожидаете в ближайшие 12–18 месяцев.
Мощный GPU может недоработать в несбалансированной машине. Скрытые расходы:
Гибридный подход распространён: базовая ёмкость on‑prem и вынос в облако для пиковых тренировок.
Спросите у вендора или внутренней платформенной команды:
Рассматривайте ответы как часть продукта: лучший GPU на бумаге не лучший, если вы не можете его запитать, охладить или обеспечить данными.
Ускоренные вычисления дают большие преимущества, но это не «бесплатная производительность». Выборы по GPU, ПО и операциям могут породить долгосрочные ограничения — особенно когда команда стандартизируется на конкретном стеке.
CUDA и экосистема библиотек NVIDIA быстро повышают продуктивность, но та же удобность может снизить переносимость. Код, завязанный на CUDA‑специфичные ядра, паттерны управления памятью или проприетарные библиотеки, может потребовать серьёзной переработки при переходе на другие ускорители.
Практический подход — отделять «бизнес‑логику» от «акселераторной логики»: держите код моделей, предобработку и оркестрацию максимально переносимыми, а кастомные GPU‑ядра инкапсулируйте за чистыми интерфейсами. Если переносимость важна, валидацию критических задач по крайней мере на одном альтернативном пути стоит провести рано (даже если он медленнее), чтобы понимать реальные издержки смены платформы.
Поставки GPU могут быть нестабильны, а цены колеблются с ростом спроса. Совокупная стоимость — это не только железо: питание, охлаждение, место в стойке и время инженеров часто доминируют.
Энергия — это первый класс ограничений. Быстрое обучение хорошо, но если оно удваивает потребление без улучшения времени‑до‑результата, вы можете платить больше за меньшую полезность. Следите за метриками типа стоимость за прогон обучения, токены на джоуль и загрузка — не только за «часами GPU».
Когда команды делят GPU, важна базовая гигиена: сильные границы тенантности, аудит доступа, патченные драйверы и аккуратная работа с весами моделей и датасетами. Предпочитайте механизмы изоляции, которые поддерживает ваша платформа (контейнеры/VM, учётные данные на доступ к заданиям, сетевой сегмент), и относитесь к GPU‑нодам как к ценным активам — потому что они таковыми являются.
Ожидайте прогресса в трёх областях: лучшая энергоэффективность (производительность на ватт), более быстрая сеть между GPU и узлами, и более зрелые программные слои, уменьшающие операционные трения (профайлинг, планирование, воспроизводимость и безопасный многопользовательский доступ).
Если вы внедряете ускоренные вычисления, начните с одного–двух представительских упражнений, измерьте end‑to‑end стоимость и задержку, и задокументируйте допущения по переносимости. Затем постройте маленький «golden path» (стандартные образы, драйверы, мониторинг и права доступа) перед масштабированием на большее число команд.
Для планирования см. также /blog/choosing-gpus-and-platforms и /blog/scaling-up-and-scaling-out.
Ускоренные вычисления — это использование специализированного процессора (чаще всего GPU) для «тяжёлой, повторяющейся математики» вместо того, чтобы поручать всё универсальному CPU.
На практике CPU организует приложение и поток данных, а GPU выполняет большое количество однотипных операций параллельно (например, умножение матриц).
CPU оптимизированы для управления: ветвление, переключение задач и работа операционной системы.
GPU оптимизированы для пропускной способности: применения одной и той же операции к огромному объёму данных одновременно. Многие задачи в ИИ, обработке видео и симуляциях хорошо ложатся на этот паттерн, поэтому GPU зачастую значительно быстрее в этих частях работы.
Нет — в большинстве реальных систем они дополняют друг друга.
Если CPU, хранилище или сеть не успевают, GPU простаивает, и ожидаемого ускорения не будет.
Обычно имеют в виду три слоя, работающих вместе:
CUDA — это программная платформа NVIDIA, которая позволяет запускать общие вычисления на GPU.
Она включает модель программирования (ядра/потоки), компиляторную цепочку, runtime и драйверы — а также экосистему библиотек, поэтому в большинстве случаев не требуется писать «сырые» CUDA-ядра для распространённых операций.
Ядро (kernel) — это функция, которую запускают многократно параллельно.
Вместо одного вызова, как на CPU, вы запускаете ядро на тысячах или миллионах лёгких потоков, где каждый поток обрабатывает небольшую часть работы (один элемент, пиксель, строку и т. п.). GPU распределяет эти потоки по своим многочисленным ядрам, чтобы максимально повысить пропускную способность.
Потому что большая часть «дорогой» работы в моделях сводится к тензорной математике — особенно к операциям умножения и сложения матриц (и свёрткам).
GPU спроектированы для выполнения огромного числа однотипных арифметических операций параллельно, а современные GPU имеют специализированные блоки, оптимизированные для таких тензорных шаблонов, что повышает пропускную способность на ватт.
Обучение обычно ограничено общим объёмом вычислений и многократным перемещением больших тензоров по памяти (а при распределённом обучении — ещё и обменом между узлами).
Вывод (inference) чаще ограничен целями по задержке, пропускной способности и тем, насколько быстро вы можете подать данные на GPU, чтобы не терять циклы. Оптимизации (батчинг, квантизация, улучшенные конвейеры) сильно отличаются для обучения и вывода.
Потому что VRAM определяет, что может «жить» на GPU одновременно: веса модели, активации и данные батча.
Если VRAM заканчивается, обычно приходится:
Во многих проектах ограничения по памяти проявляются раньше, чем ограничения по «сырым» вычислениям.
Смотрите шире, чем только пиковые вычислительные характеристики — оценивайте всю платформу:
Разумно задать вендору вопросы про конкретные SKU, топологии масштабирования, требования по питанию и примеры производительности на задачах, похожих на ваши.
