Promocje

Trenowanie dużych modeli AI to nie zabawa dla zwykłych desktopów. Jeśli chcesz uruchomić LLM, przetwarzać big data albo budować własne rozwiązania deep learningowe – musisz wiedzieć, jaki serwer do AI faktycznie udźwignie to zadanie. Wybór nie kończy się na „weź coś z RTX-em” – liczy się cała platforma: GPU, CPU, RAM, storage, chłodzenie i skalowalność.

Model już wytrenowany? Teraz czas, by zaczął działać na produkcji – szybko, stabilnie i bez wąskich gardeł. Właśnie tu wchodzi w grę AI inference, czyli faza, w której Twój model przetwarza rzeczywiste dane i zwraca wyniki w czasie rzeczywistym. Ale żeby to miało sens, potrzebujesz dobrze dobranego sprzętu: serwera inference, który uniesie obciążenie, z odpowiednim GPU i CPU zoptymalizowanym nie pod trening – a pod wydajność i skalowalność zapytań.

Serwerownia to nie tylko miejsce na szafy rackowe i migające diody. To kluczowy punkt infrastruktury IT, który musi działać nieprzerwanie – niezależnie od pogody, dostaw prądu czy awarii systemów. Jeśli chcesz mieć pewność, że dane Twojej firmy są bezpieczne, a sprzęt pracuje stabilnie i zgodnie z normami – musisz zadbać o każdy szczegół.

Masz coraz więcej zadań, ale nie masz jak rozbudować sprzętu? Wirtualizacja serwerów to sposób, by wycisnąć więcej z tego, co już masz – bez inwestycji w nowe maszyny, bez szaf rackowych, bez kosztownego hardware’u. Dobrze wdrożona, pozwala zwiększyć elastyczność, uprościć zarządzanie, skrócić czas wdrożeń i realnie obniżyć koszty utrzymania infrastruktury IT.

Bez niego nic nie działa tak, jak powinno. Administrator systemów to ten, kto stoi za każdą usługą, serwerem i aplikacją w firmie – często niewidoczny, ale kluczowy. Odpowiada za bezpieczeństwo, wydajność, dostępność i rozwój infrastruktury IT. To nie tylko „techniczny”, ale partner biznesowy, który decyduje o tym, czy dane są chronione, systemy działają stabilnie, a firma może bezpiecznie rosnąć.

SSD czy HDD – niby proste pytanie, a odpowiedź zależy od tego, co chcesz osiągnąć. W serwerowniach, gdzie liczy się każdy terabajt, każda milisekunda i każdy wat, wybór nośnika ma realne przełożenie na koszty, wydajność i bezpieczeństwo danych. W tym wpisie rozkładamy temat na czynniki pierwsze: sprawdzamy, kiedy warto postawić na HDD, kiedy nie opłaca się oszczędzać na SSD, a kiedy hybryda to złoty środek.

Masz dość przeciążonych serwerów, które nie nadążają za rozwojem firmy? Zamiast inwestować w kolejną drogą maszynę „na zapas”, lepiej rozważyć coś, co skaluje się naturalnie – klaster obliczeniowy. W modelu cluster computing łączysz kilka jednostek w jedno środowisko, które rośnie razem z Twoimi potrzebami.

AI to nie tylko modele i dane – to także ciepło. Dużo ciepła. Wraz ze wzrostem mocy obliczeniowej serwerów rośnie też zapotrzebowanie na efektywne, niezawodne i skalowalne chłodzenie. Klasyczne wentylatory przestają wystarczać, gdy TDP pojedynczego GPU przekracza 700 W, a cała szafa dobija do 120 kW.