惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
量子位
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
IT之家
IT之家
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
博客园 - Franky
美团技术团队
Last Week in AI
Last Week in AI
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
人人都是产品经理
人人都是产品经理
罗磊的独立博客
Jina AI
Jina AI
小众软件
小众软件
S
SegmentFault 最新的问题
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
雷峰网
雷峰网
博客园 - 聂微东
博客园_首页
The Cloudflare Blog
WordPress大学
WordPress大学
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
有赞技术团队
有赞技术团队

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
Новые серверы в облаке mClouds: обзор Dell R7725 с 64-х я...
mClouds_editor · 2026-06-18 · via Все публикации подряд на Хабре

В нашей облачной платформе уже работают серверы Dell R7625 с процессорами AMD EPYC 9374F 3,85 ГГц и видеокартами NVIDIA L40S и A16. Об этой конфигурации мы уже рассказывали. Конфигурации отлично решают задачи, требующие высокой частоты CPU, например 1С, так и задачи инференса, VDI и прочие, связанные с GPU. При этом мы регулярно обновляем парк и добавляем новые поколения серверов и процессоров.

В начале 2026 года мы добавили к облачной платформе серверы Dell R7725. В основе — новейшие процессоры AMD EPYC 9555, память DDR5-6400 и дисковая подсистема PCIe Gen 5. Также в серверах используются и графические ускорители - NVIDIA L4, A16.

Облачная платформа стала гибридной: она одинаково хороша для инференса нейросетей, трехмерного моделирования и высоконагруженных транзакционных систем вроде 1С. Получаем в одном контуре IaaS решение основных бизнес задач.

Ниже посмотрим как выглядят и что несет в себе новая платформа, в нашей конфигурации. Расскажем, зачем мы перешли на PCIe Gen 5, почему выбрали именно EPYC 9555 и быструю память и как всё это влияет на реальные задачи — от машинок VDI , запуска LLM до работы в 1С Предприятие.

Конфигурация R7725 для работы с L4

Конфигурация R7725 для работы с L4

Серверы и процессоры

Серверы Dell R7725 — это 2U-системы. Внутри установлены два процессора AMD EPYC 9555, каждый по 64 ядра 3,2 ГГЦ базовой частоты, оперативная память DDR5-6400 и графические ускорители. Количество GPU на сервер зависит от их типа. Карты NVIDIA L4 24 ГБ — однослотовые, в нашей конфигурации используем 6 таких карт на хост. А вот A16 или RTX 6000 PRO занимают по два слота, поэтому максимум — две карты на сервер.

Процессор AMD EPYC 9555 оснащен 64 ядрами и имеет базовую частоту — 3,2 ГГц, в режиме Boost все ядра работает на 4,2 ГГц. Заявленный TDP до 360 Вт. В итоге получили 128 ядер на хост, при этом еще и на высокой частоте.

Кроме того, платформа теперь использует память DDR5-6400 , что дает дополнительный прирост общей производительности. Занимаем все 24 слота планками по 96GB.

Заодно плачем от текущих цен на DDR5 RDIMM, но таковы реалиии рынка, что поделать ))

Вот такая кучка памяти уходит на сервер

Вот такая кучка памяти уходит на сервер

Для сетевой связанности каждый сервер подключается к 25-гигабитным коммутаторам четырьмя портами. Каждый узел, кроме работы с локальными дисками NVMe , работает и с несколькими СХД одновременно.

Дисковая подсистема

Локальные NVMe-накопители PCIe Gen 5. Скорость чтения — выше 10 ГБ/с на диск. Форм-фактор — EDSFF E3.S.  Пока еще в РФ диски такого форм-фактора не имеют широкого распространения, но мы уже начали их использование. Получаем возможность лучшего охлаждения всего шасси, по сравнению с дисками формата 2,5 дюйма.

Тест производительности показывает, что последовательное чтение достигает 13 ГБ/с, запись — 3,5 ГБ/с. Тест снят с пары дисков, объединенных в зеркало. Используется Gen5 контроллер H975i. Локальные NVMe в хостах, используются, в основном для работы с GPU.

Графические ускорители

В новых серверных платформах используем разные варианты графических ускорителей , покажем на примере L4 и A16.

NVIDIA L4 24 ГБ — однослотовые карты. В сервере R7725 мы используем конфигурацию с шестью такими ускорителями на один хост — это дает максимальную плотность GPU в 2U.

В одном райзере 2 карты L4.

В одном райзере 2 карты L4.

NVIDIA A16 64 ГБ — как и в платформе на R7625, в новых серверах устанавливается по две карты на сервер, поскольку каждая занимает два слота. Карты используются для VDI и для базовых задач в ИИ.

NVIDIA A16

NVIDIA A16

Энергопотребление и плотность в стойках

В новых платформах R7725 мы используем блоки питания на 3200 Вт. В самый раз для большинства конфигураций. В части хостов с процессорами EPYC 9374F 3.85 ГГц - используем БП на 2400 Вт.

Что в итоге?

Мы расширили облачную платформу новыми хостами, плотность нагрузки теперь может быть больше в рамках одного хоста. Ускорили работу с NVMe дисками, перешли на PCI-e Gen5, плюсом еще и память подросла по частоте до 6400.

Подробные тесты в прикладных сценариях, включая замеры производительности 1С на EPYC 9555, покажем в следующих статьях. Пока можно глянуть, как мы тестировали 1С на процессорах 9374F 3,85 ГГЦ. Забегая вперед, на обновленной платформе с EPYC 9555 результаты - еще лучше!

Для тестов платформы - можно отправить нам запрос с нашего сайта.

Кстати, облачные серверы с видеокартами NVIDIA L4 сейчас со скидками!

Если остались вопросы по железу или сценариям использования — задавайте, с радостью ответим!