Rack-scale servers to nowoczesne podejście do projektowania infrastruktury IT, w którym cała szafa serwerowa staje się jednym, zintegrowanym systemem obliczeniowym. Koncepcja ta zyskuje na znaczeniu wraz z rozwojem sztucznej inteligencji, obliczeń wysokiej wydajności (HPC) oraz centrów danych obsługujących ogromne wolumeny danych. Dzięki integracji serwerów, pamięci masowych, sieci i zasilania w ramach jednego rozwiązania możliwe jest osiągnięcie wyższej wydajności, lepszej efektywności energetycznej oraz prostszego zarządzania. Coraz więcej producentów rozwija własne platformy rack-scale, traktując je jako naturalny kierunek rozwoju nowoczesnych centrów danych.
Czym są rack-scale servers?
Przez wiele lat podstawową jednostką infrastruktury IT był pojedynczy serwer. Następnie pojawiły się klastry składające się z wielu serwerów połączonych siecią. Obecnie coraz częściej mówi się o modelu rack-scale, w którym cała szafa rack jest projektowana jako jeden system.
Rack-scale server nie oznacza pojedynczego urządzenia. Jest to kompletne środowisko obejmujące dziesiątki lub nawet setki węzłów obliczeniowych, pamięci masowych, przełączników sieciowych, systemów chłodzenia i zasilania, które zostały zaprojektowane jako spójna platforma.
W takim modelu poszczególne komponenty nie są traktowane jako niezależne urządzenia. Zamiast tego stanowią element większej architektury zarządzanej centralnie i zoptymalizowanej pod określone zastosowania, takie jak:
- sztuczna inteligencja,
- uczenie maszynowe,
- obliczenia HPC,
- analityka Big Data,
- trenowanie dużych modeli językowych,
- przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym.
Można powiedzieć, że w podejściu rack-scale „serwerem” staje się cała szafa, a nie pojedynczy komputer.
Dlaczego tradycyjne podejście przestaje wystarczać?
Współczesne obciążenia generowane przez AI różnią się od tych, które dominowały jeszcze kilka lat temu. Trening dużych modeli sztucznej inteligencji wymaga współpracy setek procesorów i akceleratorów GPU.
W klasycznym środowisku serwerowym każda jednostka jest projektowana, kupowana i zarządzana osobno. Taki model działa dobrze przy typowych zastosowaniach biznesowych, ale staje się mniej efektywny, gdy konieczne jest równoległe wykorzystanie ogromnych zasobów obliczeniowych.
Pojawiają się wtedy problemy związane z:
- opóźnieniami komunikacji między serwerami,
- zużyciem energii,
- zarządzaniem okablowaniem,
- chłodzeniem dużych klastrów,
- skalowaniem infrastruktury.
Rack-scale computing pozwala ograniczyć te problemy dzięki projektowaniu całej szafy jako jednego systemu już na etapie produkcji.
Jak działa architektura rack-scale?
W klasycznym centrum danych administrator zamawia oddzielnie serwery, przełączniki, pamięci masowe oraz systemy zasilania. Następnie wszystkie elementy są integrowane na miejscu.
W przypadku rack-scale większość tej pracy wykonuje producent. Klient otrzymuje gotowy system obejmujący:
- serwery CPU,
- akceleratory GPU,
- pamięć masową,
- sieć wysokiej przepustowości,
- systemy zarządzania,
- zasilanie i chłodzenie.
Wszystkie komponenty są wcześniej przetestowane oraz zoptymalizowane pod kątem współpracy.
Takie podejście przypomina zakup gotowego samochodu zamiast samodzielnego składania go z części pochodzących od różnych producentów.
Dell PowerRack jako przykład rozwiązania rack-scale
Jednym z najbardziej rozpoznawalnych przykładów nowoczesnego podejścia rack-scale są rozwiązania Dell PowerRack wykorzystywane w środowiskach AI i HPC.
Platforma została zaprojektowana jako kompletny system integrujący:
- serwery obliczeniowe,
- akceleratory GPU,
- wysokowydajne sieci InfiniBand i Ethernet,
- pamięć masową,
- systemy zarządzania.
Celem jest dostarczenie klientowi gotowego środowiska umożliwiającego szybkie uruchomienie zaawansowanych projektów związanych ze sztuczną inteligencją.
W przypadku trenowania modeli generatywnej AI znaczenie ma nie tylko moc pojedynczego serwera, ale również szybkość komunikacji między setkami procesorów i kart graficznych. Dell PowerRack został zaprojektowany właśnie z myślą o takich zastosowaniach.
Rack-scale u innych producentów
Trend rack-scale nie jest ograniczony do jednego dostawcy. Praktycznie wszyscy najwięksi producenci infrastruktury serwerowej rozwijają podobne rozwiązania.
HPE AI Rack Scale Systems
HPE rozwija platformy rack-scale przeznaczone dla superkomputerów oraz sztucznej inteligencji. Rozwiązania te wykorzystują doświadczenia zdobyte przy budowie jednych z najwydajniejszych systemów HPC na świecie.
Architektura pozwala integrować tysiące procesorów i akceleratorów w ramach jednego środowiska zarządzania.
Supermicro Rack Scale Solutions
Supermicro od kilku lat promuje koncepcję „The Rack is the New Server”, wskazując, że tradycyjne postrzeganie serwera jako pojedynczego urządzenia przestaje odpowiadać potrzebom współczesnych centrów danych.
Firma oferuje kompletne rozwiązania rack-scale obejmujące infrastrukturę AI, klastry GPU, systemy przechowywania danych oraz zaawansowane mechanizmy chłodzenia cieczą.
GIGABYTE GIGAPOD
GIGABYTE rozwija platformę GIGAPOD, która stanowi gotowe środowisko rack-scale dla obciążeń AI oraz HPC.
Rozwiązanie integruje:
- serwery GPU,
- sieci wysokiej przepustowości,
- chłodzenie,
- zarządzanie,
- infrastrukturę energetyczną.
Dzięki temu organizacje mogą szybciej wdrażać projekty związane ze sztuczną inteligencją bez konieczności samodzielnego projektowania całej architektury.
Dlaczego rack-scale servers stają się coraz popularniejsze?
Powodów, dla których rack-scale servers są coraz popularniejsze należy doszukiwać się między innymi w:
Eksplozja sztucznej inteligencji
Największym motorem zmian jest rozwój AI. Nowoczesne modele językowe wykorzystują setki lub tysiące procesorów graficznych pracujących równolegle. W takich warunkach efektywność komunikacji pomiędzy węzłami ma ogromne znaczenie. Architektura rack-scale pozwala minimalizować opóźnienia i zwiększać wykorzystanie dostępnych zasobów.
Rosnące zapotrzebowanie na moc obliczeniową
Jeszcze kilka lat temu wiele firm mogło realizować większość zadań na pojedynczych serwerach lub niewielkich klastrach. Dziś rozwój AI, Big Data i analityki predykcyjnej sprawia, że wymagania dotyczące mocy obliczeniowej rosną wykładniczo. Projektowanie infrastruktury w skali całej szafy pozwala efektywniej odpowiadać na te potrzeby.
Efektywność energetyczna
Centra danych należą do największych odbiorców energii elektrycznej. Przy dużej skali działania nawet niewielka poprawa efektywności może przynieść ogromne oszczędności.
Rack-scale umożliwia:
- lepsze zarządzanie energią,
- optymalizację chłodzenia,
- redukcję strat związanych z przesyłem danych,
- ograniczenie liczby niepotrzebnych komponentów.
Krótszy czas wdrożenia
Budowa klastra AI od podstaw może zajmować wiele miesięcy. Gotowe rozwiązania rack-scale pozwalają znacząco skrócić ten proces. Producent dostarcza wcześniej skonfigurowaną i przetestowaną infrastrukturę, którą można szybciej uruchomić w centrum danych.
Uproszczone zarządzanie
Administratorzy coraz częściej odpowiadają za tysiące urządzeń. Zarządzanie pojedynczymi serwerami staje się mniej efektywne niż zarządzanie całymi pulami zasobów. Rack-scale computing wspiera automatyzację, centralne monitorowanie oraz uproszczone zarządzanie cyklem życia infrastruktury.
Czy rack-scale zastąpi tradycyjne serwery?
Nie należy spodziewać się całkowitego wyparcia klasycznych serwerów rackowych.
Większość firm nadal będzie korzystać z tradycyjnych platform do obsługi:
- poczty elektronicznej,
- baz danych,
- systemów ERP,
- wirtualizacji,
- aplikacji biznesowych.
Rack-scale będzie natomiast zdobywać coraz większe znaczenie tam, gdzie wymagane są ogromne zasoby obliczeniowe oraz wysoka skalowalność.
Dotyczy to przede wszystkim:
- centrów danych hyperscale,
- środowisk AI,
- superkomputerów,
- laboratoriów badawczych,
- organizacji przetwarzających ogromne ilości danych.
Jaki może być przyszły kierunek rozwoju?
Wiele wskazuje na to, że przyszłość infrastruktury serwerowej będzie coraz bardziej przypominać model composable infrastructure. W takim podejściu procesory, pamięć, GPU, pamięć masowa oraz sieć będą traktowane jako wspólna pula zasobów, którą można dynamicznie przydzielać do konkretnych zadań. Rack-scale stanowi naturalny krok w tym kierunku.
Równocześnie rozwijane są technologie:
- chłodzenia cieczą,
- fotonicznych połączeń optycznych,
- sieci o przepustowości setek gigabitów,
- zaawansowanego zarządzania wspieranego przez AI.
W efekcie kolejne generacje systemów rack-scale będą oferować jeszcze większą wydajność przy niższym zużyciu energii.
Podsumowanie
Rack-scale servers zmieniają sposób projektowania nowoczesnych centrów danych. Zamiast skupiać się na pojedynczych serwerach, producenci coraz częściej traktują całą szafę jako jeden zintegrowany system obliczeniowy. Rozwiązania takie jak Dell PowerRack, HPE AI Rack Scale Systems, Supermicro Rack Scale Solutions czy GIGABYTE GIGAPOD pokazują, że jest to kierunek szczególnie atrakcyjny dla środowisk AI i HPC.
Rosnące wymagania dotyczące mocy obliczeniowej, efektywności energetycznej oraz szybkości wdrożeń sprawiają, że popularność architektury rack-scale będzie prawdopodobnie nadal wzrastać. W najbliższych latach można spodziewać się dalszego zacierania granic między pojedynczym serwerem a całym środowiskiem infrastrukturalnym zarządzanym jako jedna platforma.
Netografia
- Supermicro, Rack Integration Solutions, https://www.supermicro.com/en/solutions/rack-integration [dok. el.], Data odczytu: 2026.06.07
- HPE, AI Rack Scale Systems, https://www.hpe.com/us/en/compute/hpc/supercomputing/ai-rack-scale-systems.html [dok. el.], Data odczytu: 2026.06.07
- Supermicro, The Rack is the New Server White Paper, https://www.supermicro.com/thought-leadership/The-Register-The-Rack-is-the-New-Server-White-Paper.pdf [dok. el.], Data odczytu: 2026.06.07
- Data Center Knowledge, What Is Rack-Scale Computing and Why Is It Relevant Again?, https://www.datacenterknowledge.com/servers/what-is-rack-scale-computing-and-why-is-it-relevant-again- [dok. el.], Data odczytu: 2026.06.07
- GIGABYTE, GIGAPOD Rack Scale Solution, https://www.gigabyte.com/pl/Enterprise/GIGAPOD-Rack-Scale?fid=3260 [dok. el.], Data odczytu: 2026.06.07
Zaloguj się