GPU Servery: Skrytí dělníci, kteří pohánějí umělou inteligenci

GPU servery se nenápadně staly páteří datového světa. Pohánějí umělou inteligenci, vědecké simulace i tvorbu obsahu a postupně vytlačují klasické CPU tam, kde rozhoduje paralelní výkon, čas a ekonomika provozu. Rostoucí poptávka po výkonu zároveň klade nové nároky na infrastrukturu, provoz a škálování. Právě zde se láme rozdíl mezi univerzálním řešením a serverem navrženým přímo pro konkrétní výpočetní zátěž. Tento rozdíl často definuje úspěch celého projektu.

Možná jste si toho všimli. Svět výpočtů se v posledních letech poněkud zbláznil. Po desetiletí byl nekorunovaným králem každého serveru centrální procesor (CPU), ten mozek, který postupně, instrukci po instrukci, řešil naše digitální požadavky, ale v posledních letech se do popředí dostaly grafické akcelerátory.

Ale co to vlastně dedikovaný GPU server je? A proč by vás to mělo zajímat, pokud zrovna netrénujete novou verzi ChatGPT ve sklepě?

Představte si CPU jako tým velmi zkušených specialistů, každý umí řešit širokou škálu složitých úloh, zvládne pokročilou logiku, větvení kódu i různé instrukce a zároveň pracuje s více jádry najednou. Moderní CPU nejsou sériové stroje bez paralelizace; díky multicore designu a vektorovým instrukcím (SIMD) mohou zpracovávat více úloh souběžně a dokáží paralelní výpočty, i když v menším měřítku.

Na druhou stranu GPU má stovky až tisíce menších výpočetních jednotek, které nepoběží na různých typech úloh, ale skupinově provádějí stejnou instrukci nad velkým množstvím dat současně, typicky v režimu SIMD/SIMT. To z něj dělá šampiona masivního paralelismu, ideálního pro grafické výpočty, trénování neuronových sítí nebo simulace, kde se opakuje stejná operace na velkém datovém bloku.

Kdy přesně dává smysl vyměnit CPU za GPU?

Není to tak, že by CPU patřily do starého železa. Stále jsou nezbytné pro běh operačního systému, databází nebo webových serverů. Existuje však „bod zlomu“, kdy setrvávání na klasickém procesoru přestává být ekonomické i časově únosné.

Zjistěte, kdy se vyplatí pronajmout dedikovaný GPU server zde.

Rozhodnutí přejít na GPU server obvykle přichází ve chvíli, kdy narazíte na jeden z následujících limitů:

1. Paralelní zpracování dat: Pokud vaše úloha spočívá v tom, že musíte provést stejnou operaci nad miliony datových bodů současně, CPU selhává. Zatímco špičkové CPU má desítky jader, moderní GPU jich má tisíce. Pro vědecké simulace může jeden GPU server nahradit celou místnost plnou CPU serverů, a to při zlomku spotřeby energie.
2. Provozování AI modelů: Pro malé jazykové modely může stačit silné CPU. Jakmile ale nasadíte model větší (např. Llama 3 70B), propustnost CPU klesá na nepoužitelnou úroveň, například 0,5 tokenu za sekundu. GPU v takovém případě zrychluje odezvu 50x až 100x, což může být rozdíl mezi „okamžitou odpovědí“ a „nekonečným čekáním”.
3. Video Transcoding a 3D Rendering: Pro studia, která potřebují renderovat 4K/8K video nebo 3D scény v reálném čase, je GPU nutností. CPU by stejný snímek počítalo minuty, GPU to zvládne v řádu milisekund.
4. Ekonomika času: Často se zapomíná, že nejdražším zdrojem nejsou servery, ale lidé. Pokud trénink modelu na CPU trvá 3 týdny, ale na GPU klastru 4 hodiny, náklady na hardware jsou zanedbatelné oproti zrychlení inovačního cyklu firmy.

Globální situace: GPU jako páteř ekonomiky

Svět grafických karet se za poslední tři roky proměnil k nepoznání. Pokud jste si mysleli, že hlavním motorem trhu jsou stále hráči videoher čekající na novou GeForce, jste na omylu.

1. Hráči na druhé koleji:

Čísla mluví jasně. Ve třetím čtvrtletí fiskálního roku 2025 vykázala společnost NVIDIA příjmy z divize Data Center ve výši 30,8 miliardy dolarů, zatímco herní divize přinesla pouze 3,3 miliardy dolarů. Hry jsou stále důležité, ale z pohledu byznysu se staly doplňkem. Nejvýkonnější čipy už nesměřují do herních PC, ale do obřích serverových farem.

2. Cena jako luxusní auto:

Ceny špičkového hardwaru vystřelily do stratosféry. Legendární čip NVIDIA H100, který je v současnosti standardem pro AI, se prodává za cenu mezi 600–900 tisíc Kč za kus. Server osazený osmi takovými kartami má tedy hodnotu rodinného domu. To zásadně mění strategii firem. Málokdo si může dovolit takový hardware vlastnit, a proto roste popularita pronájmu formou dedikovaných serverů.

3. Kdo vládne trhu:

NVIDIA drží dominantní postavení s podílem okolo 80–90 % na trhu AI akcelerátorů, především díky svému softwarovému ekosystému CUDA, který je pro vývojáře „zlatou klecí”. Nicméně rok 2025 přinesl konkurenci:

• AMD agresivně útočí s čipy řady MI300, které nabízejí více paměti za méně peněz.
• Intel se snaží prosadit s akcelerátory Gaudi 3, které cílí na lepší poměr cena/výkon pro firmy, které nepotřebují absolutní špičku.

4. Dostupnost: Zatímco v letech 2023 a 2024 byla dostupnost GPU kritická a čekací doby na servery se počítaly na měsíce, v roce 2025 se situace stabilizovala. Dostupnost GPU se od roku 2023 obecně zlepšila, avšak u nejnovější generace Blackwell stále nabídku převyšuje poptávka, což vede k dlouhým dodacím lhůtám i přes navýšení výrobních kapacit u TSMC, zejména u pokročilých balicích a litografických procesů.

Cloud vs. vlastní hardware: Vyplatí se investovat do vlastní serverovny?

Tohle je otázka za milion. Nebo spíše za ušetřené miliony. Pro start-upy je cloud skvělý, kliknete – a máte server. Ale jakmile zátěž vzroste a stane se předvídatelnou, matematika cloudu přestává vycházet.

Příkladem může být společnost 37signals, tvůrci Basecampu, kteří se rozhodli opustit cloud a nakoupit vlastní servery. Výsledek? Investice do hardwaru se jim vrátila za méně než rok a pětiletá úspora se odhaduje na 10 milionů dolarů. Zdá se, že starý dobrý nákup „železa” zažívá renesanci, zvláště v době, kdy pronájem jedné špičkové karty Nvidia H100 v cloudu začíná na 3 dolarech za hodinu.

Pro koho se hodí, jaké řešení:

Budoucnost s GPU servery

Budoucnost GPU serverů už nepřipomíná klasickou serverovnu, ale spíše „továrnu na inteligenci“, jak tato centra nazývá CEO Nvidie Jensen Huang. S nástupem „agentní AI“, která bude nonstop vykonávat složité úkoly na pozadí, se požadavky na infrastrukturu radikálně mění. Tradiční vzduchové chlazení přestává stačit moderním serverovým skříním s odběrem přes 100 kW a tak se standardem stává kapalinové chlazení, kde voda proudí přímo přes čipy. Současně vidíme trend budování lokálních „Sovereign AI“ cloudů, aby data neopouštěla hranice států.

Ať už zvažujete pronájem dedikovaného stroje pro svůj projekt, nebo jen sledujete trendy, jedno je jisté: GPU servery už dlouho nejsou jen pro hráče a těžaře kryptoměn, ale staly se novou páteří světové ekonomiky.

Zdroj obrázku: jan nakhonkae / stock.adobe.com