Сборка 4 RTX 5070 Ti: гайд по мульти-GPU для AI-инференса и охлаждению

Проблема: почему 4 карты — это не просто 4 слота?

Собрать систему с четырьмя мощными видеокартами — это не просто вставить их в материнскую плату и подключить питание. Это инженерная задача, где на первый план выходят три кита: тепловыделение (TDP), потребляемая мощность и пропускная способность шин. Представьте, что каждая RTX 5070 Ti (по предварительным данным) может иметь TDP около 250-280 Вт. Умножаем на 4 — получаем более 1 киловатта тепла, которое нужно эффективно отвести из замкнутого пространства корпуса. Стандартные системы охлаждения для этого не предназначены.

Внимание: Многие современные корпуса и материнские платы формально поддерживают установку 4 GPU, но делают это за счет уменьшения расстояния между слотами (слоты x16 физически, но электрически могут работать как x8 или даже x4). Это критично для задач, где важен обмен данными между картами, например, при распределенной тренировке моделей.

Решение: системный подход к экстремальной сборке

Решение заключается не в поиске одного «волшебного» компонента, а в создании сбалансированной системы, где каждый элемент выбран с учетом предельных нагрузок. Наша цель — стабильная работа под 100% нагрузкой всех 4 GPU в течение многих часов, что типично для задач пакетного инференса (ASR — автоматическое распознавание речи, генерация эмбеддингов, массовый OCR).

💡

Если ваши задачи — это параллельный, но независимый инференс (например, обработка разных видеофайлов на разных картах), требования к пропускной способности PCIe снижаются. Акцент смещается на охлаждение и питание. Для задач, требующих обмена данными между картами (например, инференс одной огромной модели), стоит рассмотреть конфигурации с NVLink, но для 4 карт это сложнее и дороже.

Пошаговый план сборки

1Выбор фундамента: корпус и материнская плата

Это самый важный этап. Ошибка здесь сделает сборку невозможной или нестабильной.

Корпус (Full-Tower или Super-Tower): Ищите модели с поддержкой E-ATX, вертикальным монтажом GPU или минимум 8-9 слотов расширения. Ключевые параметры: воздушный поток. Идеально подходят корпуса с перфорированной передней и верхней панелью, местом для нескольких 140-200 мм вентиляторов. Примеры: Fractal Design Meshify 2 XL, Lian Li O11 Dynamic XL, Corsair 7000D Airflow.
Материнская плата: Требуется плата с чипсетом, поддерживающим достаточное количество линий PCIe (например, Intel Z790 или AMD X670). Слоты должны быть расположены с шагом минимум в 2 слота, чтобы карты не «задыхались». Платы вроде ASUS ProArt или ROG Strix с 4-мя физическими слотами x16 (работающими как x16/x8/x8/x8) — хороший выбор.

2Сердце системы: блок питания и питание GPU

Мощность — это только половина уравнения. Важна стабильность и количество необходимых кабелей.

Компонент	Рекомендация	Причина
Блок питания (БП)	1600W – 2000W, Platinum/Titanium	4x280Вт = 1120Вт + 200Вт на CPU и прочее. Запас 20-30% для пиковых нагрузок и эффективности.
Кабели питания GPU	Отдельный кабель 12VHPWR на каждую карту	НИКОГДА не используйте разветвители (сплиттеры) на 4 карты. Риск перегрева коннектора и пожара.
Сеть	Стабилизатор или ИБП	Система потребляет как мощный чайник. Скачки напряжения могут убить БП или карты.

3Дыхание жизни: система охлаждения

Здесь нельзя экономить. Нужно создать направленный и мощный воздушный поток.

Схема: Принцип «вперед-вверх-назад». Холодный воздух забирается спереди и снизу, проходит через GPU, и горячий воздух выдувается вверх и назад.
Вентиляторы: Установите 3-4 мощных 140 мм вентилятора на вдув (спереди/снизу) и 3-4 на выдув (сверху/сзади). Выбирайте модели с высоким статическим давлением (например, Noctua NF-A14 industrialPPC-2000).
Охлаждение CPU: Используйте мощный башенный кулер или СЖО (систему жидкостного охлаления) с выносным радиатором. Водоблок, установленный на CPU, не должен мешать потоку воздуха к первой видеокарте.

Pro-совет: Рассмотрите гибридные карты RTX 5070 Ti с СЖО (если такие появятся) или установите карты с референсным кулером (blower-style), которые выдувают горячий воздух напрямую за корпус. Это решает проблему рециркуляции горячего воздуха внутри корпуса, хотя и создает больше шума.

4Сборка и первый запуск

Собирайте на столе (outside the case) сначала тестовый стенд с одной картой и CPU. Убедитесь, что все работает. Затем аккуратно устанавливайте все в корпус.

Установите материнскую плату, БП и систему управления кабелями.
Установите все вентиляторы и подключите их к хабу или материнской плате.
Устанавливайте видеокарты, начиная с нижнего слота. Аккуратно подключайте кабели питания, не перегибая их.
Перед закрытием корпуса проверьте, что ни один кабель не касается лопастей вентиляторов.

5Настройка ПО и мониторинг

После установки ОС (рекомендуется Ubuntu 22.04 LTS или Windows 11 Pro) настройте управление питанием и охлаждением.

# Пример установки утилит для мониторинга в Linux
sudo apt install lm-sensors nvtop
# Запуск мониторинга температуры и нагрузки
nvtop

Используйте MSI Afterburner (Windows) или nvidia-smi (Linux) для создания агрессивного профиля вентиляторов (80-90% при нагрузке) и, возможно, небольшого андервольтинга (undervolting) для снижения температуры без потери производительности.

# Мониторинг всех GPU в Linux
watch -n 1 nvidia-smi

Возможные ошибки и нюансы

Провалы напряжения (Voltage Droop): При одновременной пиковой нагрузке на все 4 карты может «проседать» напряжение по линии 12V. Качественный БП и отдельные кабели минимизируют этот риск.
Термотроттлинг соседних компонентов: Горячий воздух от нижних карт может нагревать SSD на материнской плате и блоки питания верхних карт. Установите дополнительные вентиляторы на обдув этих зон.
Несовместимость драйверов и фреймворков: Убедитесь, что ваши AI-фреймворки (TensorFlow, PyTorch) поддерживают multi-GPU инференс так, как вам нужно (например, через torch.nn.DataParallel или более сложный torch.nn.parallel.DistributedDataParallel).

💡

Для задач, где критична точность и предсказуемость, как в финансовых AI-агентах, стабильность системы важнее абсолютной производительности. Лучше немного снизить частоты GPU, но гарантировать отсутствие сбоев из-за перегрева.

FAQ: Частые вопросы

1. Что лучше для моих задач: 4 x RTX 5070 Ti или 2 x RTX 5090?

Зависит от параллелизма задач. 4 карты дают больше параллельных потоков обработки (идеально для ASR, OCR множества документов). 2 более мощные карты могут быть лучше для одной огромной модели, которая не делится между картами эффективно. Также 2 карты проще охладить и запитать.

2. Нужен ли для такой сборки специальный режим работы ИИ-агентов?

Да, важно правильно распределять задачи. Принципы похожи на управление командой: нужно четко ставить задачи и контролировать выполнение. Некоторые управленческие принципы из реального офиса действительно применимы к организации работы multi-GPU системы.

3. Какие модели LLM будут хорошо работать на такой системе?

Система с 4 x RTX 5070 Ti (предположительно с 16+ GB VRAM каждая) позволит запускать достаточно крупные модели. Стоит обратить внимание на оптимизированные LLM для нового поколения карт, поддерживающие длинный контекст и тул-коллинг. На 4 картах можно распределить либо 4 независимых инстанса модели, либо одну очень большую модель, используя техники вроде Tensor Parallelism.

4. Стоит ли ждать выхода карт или собирать на RTX 4090?

Если задача горит, собирайте на доступном железе (4 x RTX 4090 — еще более экстремальная задача по теплу и питанию!). Если есть время, ожидание RTX 5070 Ti может быть оправдано предполагаемым приростом эффективности (производительность на ватт), что напрямую влияет на тепловыделение и счета за электричество.

Итог: Собрать стабильную систему с 4 x RTX 5070 Ti реально, но это требует тщательного планирования, качественных компонентов и готовности к тонкой настройке. Это не сборка для игр, а профессиональный инструмент для параллельных вычислений. Уделив максимум внимания охлаждению и питанию, вы получите мощную и надежную рабочую лошадку для AI-инференса.