Сервер для машинного зрения и видеоаналитики.

Компьютерное зрение в производстве живёт по правилам конвейера: кадры приходят непрерывно, а метрика одна — сколько потоков при заданном разрешении и частоте обрабатывает узел, не теряя кадры. Модели здесь компактнее, чем в генеративном ИИ, и небольшие специализированные сети регулярно обходят крупные универсальные по стоимости одного обработанного кадра.

Что это значит для железа. Нагрузка ложится не только на GPU: декодирование видео, предобработка и передача кадров занимают CPU и шину, поэтому один ускоритель на слабом процессоре простаивает. Число GPU масштабируется с числом камер, а не с размером модели. Архивная аналитика добавляет требование к NVMe: сотни часов записей должны читаться быстрее, чем считаются. Сеть — отдельный расчёт при десятках потоков.

Для большинства производственных внедрений достаточно рабочей станции или одного стоечного узла. Сколько именно потоков даст конкретная карта на вашей модели — не обещаем заранее: считаем под запрос, при необходимости тестируем на вашем видео.