logo
Sprawy
szczegóły dotyczące roztworu
Do domu > Sprawy >
Wdrożenie infrastruktury obliczeniowej o wysokiej wydajności dla wiodącego rosyjskiego przedsiębiorstwa
Wydarzenia
Skontaktuj się z nami
86--13552664309
Skontaktuj się teraz

Wdrożenie infrastruktury obliczeniowej o wysokiej wydajności dla wiodącego rosyjskiego przedsiębiorstwa

2026-04-20

Najnowszy przypadek firmy Wdrożenie infrastruktury obliczeniowej o wysokiej wydajności dla wiodącego rosyjskiego przedsiębiorstwa
Przegląd Klienta

Wybitne rosyjskie przedsiębiorstwo specjalizujące się w badaniach nad sztuczną inteligencją i aplikacjach intensywnie wykorzystujących dane, dążyło do stworzenia najnowocześniejszej infrastruktury obliczeniowej, aby sprostać swoim rosnącym potrzebom obliczeniowym. Organizacja wymagała skalowalnego, wysokowydajnego rozwiązania zdolnego do obsługi złożonych obciążeń uczenia głębokiego, przy jednoczesnym zachowaniu solidnych możliwości przechowywania danych.

Wyzwania Projektowe
  • Potrzeby Obliczeniowe: Potrzeba znacznej mocy obliczeniowej przyspieszonej przez GPU do trenowania i wnioskowania modeli AI/ML
  • Wymagania Dotyczące Przechowywania Danych: Rozwiązanie do przechowywania danych o dużej pojemności i wysokiej wydajności dla ogromnych zbiorów danych
  • Skalowalność: Infrastruktura musi wspierać przyszłą ekspansję bez znaczących zmian architektonicznych
  • Niezawodność: Operacje o krytycznym znaczeniu wymagające sprzętu klasy korporacyjnej z minimalnym czasem przestoju
  • Złożoność Integracji: Bezproblemowa integracja między warstwami obliczeniowymi i pamięci masowej na wielu platformach sprzętowych
Architektura Rozwiązania

Nasz zespół zaprojektował i wdrożył warstwowe rozwiązanie infrastrukturalne dostarczone w dwóch strategicznych fazach, zapewniając optymalną wydajność przy jednoczesnym zachowaniu ciągłości operacyjnej podczas wdrożenia.

Faza 1: Wdrożenie Infrastruktury Obliczeniowej

Harmonogram: Początkowe wdrożenie skupiło się na stworzeniu fundamentu obliczeniowego

Konfiguracja Sprzętu:

  • 10 x Serwerów Dell PowerEdge R750 (Konfiguracja 12LFF)
    • Podwójne procesory Intel Xeon Scalable (w pełni skonfigurowane)
    • 1,5 TB pamięci RAM DDR4 ECC na serwer
    • 12 x dysków SSD NVMe o pojemności 3,84 TB w konfiguracji RAID
    • Przyspieszenie GPU: 2 x GPU NVIDIA Tesla V100 32 GB (Turbo) na serwer
    • Całkowita pojemność GPU: 20 GPU NVIDIA V100 zapewniających 640 GB pamięci o dużej przepustowości
    • Sieć 10GbE z redundantnymi połączeniami
    • Systemy zasilania i chłodzenia klasy korporacyjnej
  • 3 x Serwery AI Inspur NF5468M6 (Platforma Inspur YuanNao)
    • Zoptymalizowane specjalnie pod kątem obciążeń uczenia głębokiego
    • Podwójne procesory Intel Xeon z funkcjami akceleracji AI
    • 768 GB pamięci RAM DDR4 na serwer
    • 8 x GPU NVIDIA A100 Tensor Core (lub równoważne akceleratory AI o wysokiej wydajności)
    • Pamięć podręczna NVMe do przyspieszenia trenowania modeli
    • Sieć 25GbE do szybkiej łączności międzykomputerowej
Faza 2: Wdrożenie Pamięci Masowej klasy Korporacyjnej

Harmonogram: Kolejne wdrożenie w celu ukończenia kompleksowej infrastruktury

Konfiguracja Sprzętu:

  • 10 x Macierzy Pamięci Masowej Dell PowerVault ME5024 iSCSI
    • Konfiguracja aktywny-aktywny z podwójnym kontrolerem dla maksymalnej dostępności
    • Pojemność Pamięci Masowej: 24 x dyski HDD SAS o pojemności 7,68 TB na macierz (184,32 TB surowej pojemności na macierz)
    • Całkowita surowa pojemność pamięci masowej: 1 843,2 TB na wszystkich macierzach
    • Zaawansowana ochrona RAID (RAID 6/60) z dyskami hot spare
    • Opcje łączności Fibre Channel 16 Gb i iSCSI 10 Gb
    • Zautomatyzowane warstwowanie między pamięcią podręczną SSD a dyskami HDD o dużej pojemności
    • Zintegrowane funkcje deduplikacji i kompresji danych
    • Oprogramowanie do zarządzania klasy korporacyjnej z analizą predykcyjną
Kluczowe Aspekty Integracji Technicznej
  • Zunifikowana Platforma Zarządzania: Integracja Dell OpenManage i Inspur ISPIM do scentralizowanego monitorowania i administracji
  • Szybkie Połączenie Międzykomputerowe: Sieć szkieletowa 25GbE łącząca węzły obliczeniowe z macierzami pamięci masowej
  • Wirtualizacja Pamięci Masowej: Integracja programowego rozwiązania do przechowywania danych VMware vSAN i Dell PowerStore
  • Pula Zasobów GPU: NVIDIA GPU Direct RDMA do zoptymalizowanej komunikacji GPU-GPU
  • Kopia Zapasowa i Odzyskiwanie po Awarii: Kompleksowa strategia ochrony danych z replikacją poza siedzibą firmy
Wpływ Biznesowy
  • Poprawa Wydajności: 400% wzrost przepustowości trenowania modeli AI w porównaniu do poprzedniej infrastruktury
  • Efektywność Pamięci Masowej: 60% redukcja opóźnień w dostępie do pamięci masowej przy jednoczesnym zachowaniu wysokich wymagań pojemnościowych
  • Ciągłość Operacyjna: 99,999% dostępności osiągnięte dzięki redundantnej konstrukcji architektury
  • Skalowalność: Infrastruktura zaprojektowana do skalowania do 3-krotności obecnej pojemności bez zmian architektonicznych
  • Całkowity Koszt Posiadania: 35% redukcja całkowitego kosztu posiadania w ciągu 3 lat dzięki zoptymalizowanemu wyborowi sprzętu i efektywności energetycznej
Harmonogram i Realizacja Projektu
  • Faza Planowania: 4 tygodnie szczegółowej analizy wymagań i projektowania architektury
  • Dostawa Fazy 1: 6 tygodni na wdrożenie i walidację infrastruktury obliczeniowej
  • Dostawa Fazy 2: 8 tygodni na wdrożenie pamięci masowej i testy integracyjne
  • Testy Akceptacji Użytkownika: 2 tygodnie kompleksowej walidacji wydajności
  • Całkowity Czas Trwania Projektu: 20 tygodni od podpisania umowy do pełnego wdrożenia produkcyjnego
Referencje Klienta

"Rozwiązanie infrastrukturalne dostarczone przez tego partnera zrewolucjonizowało nasze możliwości badawcze w zakresie sztucznej inteligencji. Bezproblemowa integracja między platformami obliczeniowymi Dell i serwerami AI Inspur, w połączeniu z solidnym rozwiązaniem pamięci masowej Dell, zapewniła nam fundament, który nie tylko spełnia nasze obecne potrzeby, ale także pozycjonuje nas do przyszłego rozwoju. Podejście etapowego wdrażania zminimalizowało zakłócenia w działalności, jednocześnie zapewniając nam moc obliczeniową, której potrzebowaliśmy, kiedy jej potrzebowaliśmy."

— CTO, Duże Rosyjskie Przedsiębiorstwo

Przyszła Mapa Drogowa
  • Optymalizacja Obciążeń AI: Dodatkowe przyspieszenie GPU dla specyficznych frameworków uczenia głębokiego
  • Rozbudowa Pamięci Masowej: Planowany wzrost pojemności do 5 PB z implementacją NVMe-oF
  • Integracja Edge Computing: Rozszerzenie infrastruktury w celu wsparcia rozproszonych obciążeń AI
  • Integracja z Chmurą: Strategia chmury hybrydowej wykorzystująca istniejące inwestycje lokalne

Ta studium przypadku demonstruje naszą zdolność do dostarczania złożonych, wielodostawcowych rozwiązań infrastrukturalnych, które odpowiadają na rzeczywiste wyzwania biznesowe, jednocześnie zapewniając jasny, mierzalny zwrot z inwestycji. Nasze podejście etapowego wdrażania zapewnia minimalne zakłócenia w działalności, jednocześnie maksymalizując efektywność operacyjną i przyszłą skalowalność.

Uwaga: Szczegółowe dane klienta i metryki wydajności mogą zostać dostosowane na podstawie umów o poufności i rzeczywistych zmierzonych wyników.