Ускоренные вычисления
Инфраструктура для ИИ
Высокопроизводительная инфраструктура для ИИ и машинного обучения — от обучения до инференса.
Обсудить проектЧто входит в услугу
- Вычисления с оптимизацией под GPU
- Масштабируемые среды AI/ML
- Развёртывание моделей в масштабе
- Безопасная и экономичная конфигурация
Как мы строим работу
Начинаем с требований к нагрузке, безопасности и доступности, затем проектируем архитектуру, автоматизируем развёртывание и выстраиваем прозрачную эксплуатацию.
Иллюстративный сценарий реализации
Перевод AI-модели из прототипа в инференс
Это типовой проектный сценарий, а не утверждение о конкретном клиенте или выполненном проекте.
Типовая задача
Команде нужно повторяемое развёртывание модели, предсказуемая производительность инференса и прозрачность использования GPU и стоимости эксплуатации.
Подход к реализации
Профилируем нагрузку, выбираем архитектуру сервинга, автоматизируем релизы моделей и настраиваем мониторинг производительности, ёмкости и затрат.
Приёмочные проверки
- Замер задержки инференса
- Тест пропускной способности и параллелизма
- Анализ загрузки GPU
- Тест релиза и отката
Как подтверждается результат
Целевые значения согласовываются до внедрения и подтверждаются воспроизводимыми измерениями, а не маркетинговыми оценками.
- Доступность
- Измеряется согласованными внешними проверками за определённый отчётный период с документированными окнами обслуживания и исключениями.
- Реакция на инциденты
- Рассчитывается по временным меткам мониторинга или тикетов от обнаружения до подтверждения инцидента.
- Восстановление
- RTO и RPO проверяются во время плановых учений по восстановлению и переключению.
- Производительность
- Задержка, пропускная способность и использование ресурсов фиксируются под согласованной репрезентативной нагрузкой.