0: Всем привет, друзья. На связи команда хайпер писи. Есть ощущение, что мы произвели самый мощный компьютер в мире. 2 серверных процессора, в которых по сумме 256 ядер 96 гигабайт видеопамяти в редчайших

1: Рабочих видеокартах и 6 терабайт оперативной памяти, что в 384 раза больше, чем в обычном пользовательском пк. Сейчас мы находимся в Эмиратах Дубай, шоуруме хайпер писи. Меня зовут Паша, и сегодня я расскажу вам о нашем эксклюзивном проекте за 13000000 ру.

2: Для обучения нейронных сетей искусственного интеллекта заказан он для работы с искусственным интеллектом, но сделан он нашими человеческими руками, поэтому устройство не захватит планету разберёмся с i вместе.

3: Как сказал клиент, нам нужно создать мощнейшую рабочую станцию для иай на максимальном количестве оперативной памяти 2 процессорах и 2 видеокартах, и чтобы все это было на водяном охлаждении, мы приняли

4: Задачу поняли запрос и создали производительную мощную машину в этой системе всю мощь видеоядра возьмут на себя 2 видеокарты rtx 6000 аде дженерейшен это не просто 2 rtx, 6000, эти карты не только производительней, но и премиа.

5: Будучи в то же время невероятно редкими экземплярами, вы только представьте себе эту мощь наша система настоящий гигант мультизадачности с 2 серверными процессорами amd epic 97 54 внутри материнской платы gigabyte мзет 70.

6: 3 л. М 0 с 20 * 4 слотами под оперативную память мы решаем задачи на ходу, не останавливаясь ни на секунду, и, как мы это делаем с помощью 6 терабайт оперативной памяти на чипах хайникс каждая плашка по 256 гигабайт, а у нас?

7: Целых 24. Это не просто конфигурация, это мощь в чистом виде, способная воплотить любые амбициозные проекты в реальность. Большим плюсом у ддр 5 памяти является потребление меньшего количества энергии по сравнению с предыдущими поколениями. И что мы

8: Получаем снижение тепловыделения, улучшение энергоэффективности всей системы, а также она обладает высокими скоростями работы, что сокращает время выполнения задач и повышает общую эффективность работы также в sister.

9: Теме у нас будет 4 ссд диска собренд рокет 4 плюс по 8 терабайт со скоростью 7100 на чтение питать всю эту систему будет 2 киловатта блок питания с платиновым сертификатом, надёжность и стабильность очень важный аспект, которому мы всегда уде.

10: Должное внимание процессоры amd epic 97 54 работают в паре они взаимодействуют через специальную шину данных это не просто увеличивает производительность, но и позволяет им эффективно распределять вычислительную нагрузку в резуль.

11: Система становится мощным инструментом для обработки больших массивов данных, виртуализации и научных расчётов, а теперь перейдём к hyper pc джи 10 про гидро, который исполнен в корпусе в 3000 плюс от ленли мы ценим его за вместимо.

12: Он позволяет разместить множество радиаторов, обеспечивая необходимое охлаждение для подобных систем. Подробности о системе охлаждения мы оставим на десерт, а точнее, момент производства, но обещаем, что вы увидите все своими глазами. Производство компьютера мы доверили специалисту с многолетним.

13: Опытом булат прилетел специально для этого проекта в Дубай и уже творит и воплощает наши идеи в жизнь такой большой проект нельзя создавать без определённого плана, поэтому 1 установим материнскую плату, процессоры, все планки оперативной памяти и nacho.

14: 2. Переключимся на видеокарты, заменим воздушное охлаждение на водяное 3 установим все радиаторы и вентиляторы. 4. Ну и создадим кастомную систему охлаждения. Булат готов? План наметили.

15: Приступаем к производству.

16: Как вы помните, видеокарты мы тоже включили в контур охлаждения они будут задействованы постоянно и работать на 100% своей производительности для расчётов и обучения нейросетей видеокарт.

17: При постоянной нагрузке будут одинаковой температуры.

18: В этой мощной системе 3 радиатора и 13 вентиляторов, рабочая станция выделяет много тепла, и отводить его с сохранением рабочих температур очень важно.

19: Мы практически закончили создание хайпер писи джи 10 про гидро, внешний вид компьютера для нас не менее важен, чем производительность, финальным штрихом станет профессиональный кабель менеджмент.

20: Мы прокачали систему охлаждения воздухом, чтобы убедиться в надёжности, и приступаем к заливке вашей системе. Будет 2 с половиной литра жидкости.

21: При подборе конфигурации мы в 1 очередь уделяли внимание требованиям клиента и самым передовым технологиям мы начали с нашей модели Hiper, pc, джи 10 про гидро, определили основные параметры системы, а затем контур охлаждения.

22: Добрав компоненты для оптимальной работы. Наша цель проекта это высокая производительность и эффективность. Данный пк будет использоваться для загрузки и обучения больших моделей нейронных сетей будут выполняться вычислительно интенсивные задачи, связанные с машинным обучением и искусственным интеллекто.

23: Клиент, местный житель оаэ, предпочёл остаться неизвестным, но в целом он занимается обучением эйай в качестве хобби при производстве столкнулись с тем, что модули 256 гигабайт серверной памяти, ецц ддр 5 крайне редкие, a4 из 20.

24: 4 модулей оказались изначально заводским браком. Договорились с клиентом, что проект реализуем на имеющихся 5 терабайтах. Это 20 из 24 модулей оперативной памяти. И как только доставят 4 исправных модуля, приедем к заказчику и добавим в систему поставка исправных мо.

25: Занимает около месяца, так как сейчас во всем мире наблюдается огромный дефицит модулей серверной памяти большого объёма именно 256 гигабайт, помимо стандартных приложений на максимальную загрузку системы и проверку температурных показателей в oc сети фурмарк писи Маркс.

26: И 3 д. Марк, мы провели тесты в бенчмарке для ai станции, а именно в ллм бэнчмарк, также для сравнения загрузим в реальном времени модель нейросети в нашу рабочую станцию и в игровой пк, чтобы увидеть разницу в быстродействии и продемонстрировать потенциал рабочей.

27: Станции. Стоимость видеокарт составила порядка 22 000 $. Стоимость процессоров порядка 10 000 $, а стоимость оперативной памяти около 85 000 $. Объём 6. Терабайт нужен для загрузки в оперативную память модели нейросети её обучения без

28: Нагрузки всей модели в оперативную память глубинное обучение невозможно как пример приведу языковую модель нейросети фалкон 180 b2 процессора необходимо, чтобы распределять нагрузку во время расчётов и брать на себя часть процессов глубинного обучения с помощью технологии.

29: Nvidia оверлод данная материнская плата, является уникальной в своём Роде помимо того, что она поддерживает 2 серверных процессора amd epic 97 54, в каждом из которых, напомню, по 128 ядер она также имеет 24 слота оперативной памяти с возможностью установки.

30: Объёмом до 6 терабайт ещё у неё имеется 4 слота pci express под видеокарты, чего нет у аналогичных материнских плат. 2 видеокарты в нашей системе параллельно выполняют основную задачу станции это обучение нейросети артикс 6000 ада самая производительная.

31: В линейке рабочих видеокарт, пропускная способность которой 91 терафлопс в будущем возможен апгрейд системы, а именно увеличение количества видеокарт до 4, система охлаждения выполнена с использованием премиальных и надёжных компонентов от кей дабл ю b3.

32: 400/80 радиатора, 13 вентиляторов с высокими оборотами способны обеспечить стабильные температуры при работе станции 24 на 7. Компоненты очень производительные и выделяют много тепла для того, чтобы продлить их срок службы и поддерживать работоспособные температуры не

33: Необходимо кастомное водяное охлаждение. Обычное воздушное охлаждение явно не справится, кастомное охлаждение отлично справится с нагрузкой, и его необходимо будет обслуживать всего 1 раз в полтора года. Очень важно для таких сложных систем, которые работают 24 на 7, иметь быструю.

34: Квалифицированную поддержку. Поэтому даже после того, как мы протестировали, настроили, установили и передали рабочую станцию её владельцу, команда хайпер писи все время на связи и готова в любое время максимально быстро отреагировать на любую внештатную ситуацию.

35: Добро пожаловать на презентацию новейшей системы тестирования компьютеров для искусственного интеллекта. И сегодня мы не будем заниматься игровыми тестами. Наша система предназначена для работы нашего будущего. Единственное, что мы можем сказать.

36: Здесь все сделано предельно серьёзно. Каждая деталь, каждый аспект от оперативной памяти до видеокарт, от операционной системы до драйверов находится под чётким контролем, то есть контролем хайпер писи. Мы создали эту систему, чтобы обеспечить надёжность завтрашнего.

37: Дня, чтобы искусственный интеллект оставался в рамках, которые мы сами определили.

38: Булат, мы закончили производство нашей мощнейшей рабочей станции. Я хотел бы тебя попросить показать сравнительные тесты с рядовым игровым компьютером на базе ай 7 14 поколения и видеокарта rtx 40 80 в 1 очередь мы хотели бы

39: Наглядно посмотреть, какая разница между ними в производительности в цифрах. Поэтому начнём с Тестов. Также мы запустим рендер одинаковых сцен и посмотрим разницу скорости рендера в режиме реального времени. И сейчас мы не просто приступим к тестам, мы раскроем всю

40: Рабочей станции от hyperpc. Давайте начнём и посмотрим, как компьютер справляется с задачами. Итак, булат, у нас 1 тест это блендер, бенчмарк, и я так понимаю, мы запустим его параллельно сразу на 2 компьютерах, да?

41: Тут нам предлагают выбор сцены, их будет всего 3. Нажимаем далее обрабатываться эти сцены будут на центральном процессоре. Угу. То есть здесь я выбираю у себя i, 7, 14 поколения, и нажимаешь старт. Все.

42: У тебя стой. У тебя, я вижу, epic 97 54. Выбор 1 процессора, но задействованы будут в тестах оба. Да, все верно, отлично. Тогда начинаем.

43: Тут происходит рендеринг, однако здесь визуально не показано, что он идёт. Есть только пример картинки, которую сейчас обрабатывает компьютер. Это сделано для того, чтобы этот тест могли запускать на лю.

44: Устройствах, которые поддерживают его и сравнивают результаты с другими процессами. То есть на любых устройствах, даже не особо мощных, как у нас, например, да? Угу. С помощь.

45: Вот этих сцен мы увидим количество баллов. Чем больше, тем лучше это будет отражать скорость работы.

46: Устройство в программе blender. Угу. То есть это получается показатель вычислительной мощности рабочей станции и показатель вычислительной мощности нашего игрового

47: Компьютера, и мы можем как бы их сравнивать порядками, да, да. И учитывая количество потоков на процессоре нашей рабочей станции, на 2 процессорах, да, да, на 2, я думаю, будет

48: Это разница где-то около 10 раз. Подожди, а сколько у нас у рабочей станции, идёт в совокупности 512 потоков? У 2 процессоров? Да? А у, а у 7, у 7 28, 20.

49: Потоков. Ну, если сравнивать такими порядками, то это колоссальное преимущество должно получиться, да, в принципе, мощность нашей станции избыточная. Я предполагаю, что её, мо,

50: Можно будет использовать параллель. Ну, параллельно рендеря, несколько сцен. Так я вижу, у нас готовы результаты, и я не совсем понимаю. То есть там 2000, 1400.

51: И 1000 у нас здесь 180, 117 и 77. То есть это 11, 12, в 11 12 раз превосходит рабочая станция, игровой компьютер. Да, это очень крутые результаты.

52: Мы наглядно сейчас видим, насколько же сильнее, насколько мощнее. И тут даже не просто в процентах тут в порядках измеряется, причём в очень таких 11 12.

53: 13 раз круто. На самом деле круто. И давайте двигаемся к следующему тесту. Итак, у нас 2 тест. Это вирей бенчмарк. Расскажи, что это такое. Вирей это визуализатор для программ 3 д.

54: 3 д анимации тут у нас доступно всего 2 теста 1 тест это обработка изображения на центральном процессоре. Нажимаем старт.

55: Тут мы видим пример изображения, которое будет рендериться и, как мы можем увидеть, здесь даётся всего 1 минута на рендеринг. Рендеринг происходит в реальном времени, и мы, в принципе уже

56: Можем сравнить. Ну да, я уже вижу разницу. То есть я вижу, что рендеринг рабочей станции, картинка сразу практически мгновенно стала детализированной, гладкой. То есть изображение уже такое чёткое здесь же.

57: До сих пор на рендере игрового компьютера я вижу, что присутствует, вижу пиксели, присутствует зернистость, и то есть наглядно мы можем наблюдать в реальном времени разницу, да, и эта разница будет отображаться.

58: В Баллах и мы сможем сравнить наши 2 системы. Так и сейчас у нас, получается, будут результаты и мы в данном в данный момент мы производим

59: Вычисления на процессоре, да, только на процессе. Так, вот так, результаты. Мы опять же наблюдаем кратное преимущество рабочей станции в разы.

60: Получается здесь 8 в 9 раз. И я предлагаю сразу приступить к следующему тесту, который у нас задействует видеокарту. Так тут нужно выбрать помощь процессора.

61: Оставимся. Технология кода нажимаем старт.

62: Что это за тест и чем он отличается от предыдущего тут обработка происходит через cuda ядра видеокарт.

63: И помощь к ним будет обрабатывать ещё процессор. Но из за этой конфигурации у нас возникает 1 проблема. У нас есть изображение, на которое, на рендеринг оо.

64: Даётся всего 1 минута, и возникает проблема в том, что, учитывая, какое у нас железо, оно просто не успевает загрузиться на максимум, потому что эта система избыточна. То есть

65: Данный тест для данного теста нам с головой хватает наших мощностей, и мы просто не успеваем загрузить видеокарту полностью. То есть 1 видеокарта нагружена и данный тест

66: Не может, не успевает просто нагрузить 2 видеокарту и задействовать процессор. Да, это ещё связано с тем, что у нас видеокарте 48 гигабайт и их у нас ещё и 2. А то есть большой объём видеопамяти, который не успевает быть Заде,

67: Хорошо. Так, у меня уже есть результаты. Это 5387. И здесь почти 30000, да, опять же кратное преимущество, но как мы и описали, только что

68: Ситуацию с тем, что задействована система, не может быть полностью. И поэтому такого колоссального преимущества, как в прошлых тестах, мы здесь не увидим. Так вот, у меня тогда возникает логичный вопрос, как мы можем решить

69: Это и что мы можем использовать? Какой тест мы можем использовать, чтобы как можно больше потенциала данной рабочей станции задействовать самый, самый простой способ это использовать анима.

70: В реальном времени. Тем самым мы загрузим всю нашу систему и увидим многократное преимущество рабочей станции над игровым компьютером. Да, хорошо, тогда 2 тест завершён и

71: И мы двигаемся к следующему тесту, последнему тесту над рендером анимации. Так, ну что у нас 3 завершающий тест. И как раз это тест рендера анимации, то, о чем мы говорили. Вот.

72: У нас открыты на 2 компьютерах эти программы. Расскажи, что здесь происходит. Да, это программа blender анимация под названием сплэш 279. Вы её можете скачать на сайте блендера и также проверить с нами этот

73: Свои компьютеры. Так, сейчас мы запускаем. Да, да, одновременно.

74: Все, обработка пошла. Так, у нас анимация состоит из 11 кадров и в принципе уже мы можем видеть какую-то разницу между компьютерами. Да, у нас, слушай, так она вообще 1 за другим.

75: Кадр обрабатывает. Сейчас я вижу уже 4 здесь только ко 2 переходит. То есть разница вживую колоссальная. А скажи, пожалуйста, что по получается по итогу. То есть здесь мы видим кадры, которые

76: Кадры анимации, которые компьютер обрабатывает друг за другом, а что мы получаем на выходе? На выходе мы получим небольшую анимацию длительностью где-то 1 2 секунды.

77: На ней будет просто происходить взрыв. И вот персонажа нашего будет откидывать, и частицы всякие обрабатываются в этот момент. То есть это супер короткое видео. И вот нам нужно несколько кадров.

78: Этих друг за другом поочерёдно обработать. То есть отрендерить, можно сказать, да, вот у нас уже предпоследний кадр на рабочей. Вау, это 11 кадр, здесь ещё до сих пор 4, то есть вживую

79: На реальном, живом примере, на, так сказать, применении компьютера в Полях. Мы видим, что разница просто существенная и колоссальная, и что самое важное, это экономия времени, то есть

80: Это рабочий процесс, который применяется, наверное, в студиях, в различных, да, в анимационных и в графическом дизайне, в разработке игр. То есть это все, по сути, получается колоссальная экономия.

81: Времени, да, мы уже можем наблюдать нашу анимацию, которая уже обработалась. Если здесь мы видим уже готовый результат, то здесь ещё только 6 кадр обрабатывает, и мы не знаем, сколько займёт это у обычного компьютера.

82: Да, то есть это непропорционально может занимать ещё там 5, а то и 7, а то и 10 минут. Правильно? Да, отлично, круто. Булат, спасибо тебе большое за тесты. Реально мы увидели наглядно.

83: Колоссальную разницу между 2 этими системами и круто, что у нас получилось сделать такую мощную рабочую станцию и увидеть её реальные возможности. Мы хотели бы также рассказать вам о сложностях, с которыми мы столкнулись в процессе

84: Тестирование нашей рабочей станции, температуры, модуля, оперативной памяти под нагрузками оказались для нас неприемлемыми. Это возникло из за близкого расположения модулей друг с другом, а также из за специфики ранговости и большого объёма. Сейчас устано.

85: 23 модуля из 24 и система работает отлично. Давайте я расскажу вам, как мы этого добились. Мы никогда не пасуем перед вызовами. Изучив все возможные варианты решения данной проблемы. Мы изготовили уникальный стенд для

86: Для охлаждения каждого отдельного блока модуля оперативной памяти с помощью программы мы смоделировали дизайн, распечатали стенд на 3 д принтере, включающий в себя 3 вентилятора ногто 40 миллиметров, и установили все в систему, это обеспечит оптимальные температуры.

87: И стабильную работу даже в самых напряжённых условиях. С нашим решением вы можете забыть о перегреве и сосредоточиться на действительно важном. На производительности вашего компьютера. Мы провели тестирование хайпер писи джи 10 про гидро в основных рабочих программах. Понимаем?

88: У вас могло возникнуть много вопросов и предложений. Пишите их в комментарии, ставьте лайк на это видео и подписывайтесь на канал, чтобы поддержать нас. Команда хайпер писи справилась с поставленной задачей, и теперь перед вами 1 из самых мощных в мире компьютеров. Ну а мы перед

89: Даём его в надёжные руки специалистов.