Від окремого сервера – до цілої AI-фабрики. Саме в цьому напрямку сьогодні рухається корпоративна інфраструктура.
Ще недавно AI-навантаження можна було розгортати на окремих серверах із GPU, поступово додаючи обчислювальні ресурси в міру зростання потреб. Але зі збільшенням моделей та переходом AI від експериментів до постійної роботи такого підходу стає недостатньо. На перший план виходить цілісна інфраструктура, де обчислення, GPU, мережа, охолодження та програмне забезпечення спочатку проєктуються як єдина система.
Lenovo поступово вибудовує саме таку модель. Її Hybrid AI-платформи дають готову основу для корпоративних AI-навантажень, а наступний рівень – rack-scale системи, у яких компоненти вже працюють не як окремі сервери, а як єдиний обчислювальний комплекс.
Показовий приклад – Lenovo NVIDIA GB300 NVL72. Одна стійка об’єднує 72 NVIDIA Blackwell Ultra GPU та 36 Grace CPU, з’єднані через п’яте покоління NVLink. При цьому близько 90% тепла відводиться рідинним охолодженням. Така архітектура створюється спеціально для масштабних AI-навантажень – від inference до тренування великих мовних моделей.
Наступний крок Lenovo – AMD Helios. Компанія стала одним із перших OEM-партнерів нової rack-scale архітектури AMD, яка об’єднує 72 Instinct MI455X GPU, процесори EPYC, мережеві технології Pensando та програмну екосистему ROCm в одній системі. Lenovo планує представити рішення на її основі вже у IV кварталі 2026 року.
Так поступово змінюється сама логіка побудови AI-інфраструктури: сервер стає не кінцевою точкою, а елементом значно більшої системи. А коли таких систем стає багато, вони перетворюються на масштабовані AI-кластери й зрештою — на справжні обчислювальні фабрики, здатні одночасно навчати моделі та забезпечувати їх роботу в реальних задачах.
Детальніше про AI-інфраструктуру Lenovo
