Масштабирование инфраструктуры c GPU

Облачные технологии дают компаниям сразу несколько преимуществ. Главное — это скорость развертывания: доступ к вычислительным мощностям открывается сразу, без ожидания закупки и монтажа оборудования. Второе — гибкость масштабирования: ресурсы можно увеличить в момент пиковых нагрузок и сократить, когда потребность снижается.

Такой подход помогает оптимизировать расходы и избавляет бизнес от избыточных инвестиций.

Ключевое отличие GPU-кластера T1 Облако — в использовании топовых графических ускорителей H100 и H200. Они обеспечивают новый уровень производительности:

• до 7 раз выше скорость вычислений для научных задач (HPC);

• до 9 раз быстрее обучение моделей искусственного интеллекта;

• до 30 раз быстрее работа готовых AI-сервисов;

• до 2 раз быстрее обучение сверхкрупных LLM;

• более чем на 70% больше объем видеопамяти (VRAM);

• на 43% больше пропускная способность памяти — 4,8 ТБ/с.

В портфеле Т1 Облако также есть GPU NVIDIA L40S для выполнения профессиональных графических задач, таких как 3D-рендеринг, визуализация, проектирование, медиаобработка и транскодирование. Эти гибридные графические ускорители также подойдут для обучения больших МL-моделей.

Важно отметить, что помимо традиционных графических ускорителей в Т1 Облако также доступны новые GPU от китайских производителей. По итогам нагрузочных тестирований они вплотную приблизились по мощности к NVIDIA A100 и L40S, и их можно использовать как для обучения ИИ-моделей и HPC-вычислений, так и для рендеринга видео и 3D-графики.

Использовать такие ускорители в локальной инфраструктуре дорого и сложно: оборудование стоит миллионы рублей, требует постоянного обслуживания и быстро устаревает.

Облачные технологии решают эти проблемы:

• экономия бюджета — компании платят только за фактическое использование ресурсов;

• поддержка — провайдер берет на себя настройку и обслуживание аппаратной части. Безопасность и надежность также входят в список преимуществ: инфраструктура публичного облака Т1 сертифицирована в соответствии с требованиями ФЗ-152, ФЗ-187 и PCI DSS, а SLA составляет 99,95%. Это значит, что критичные сервисы клиентов защищены как технически, так и юридически.

В результате компании получают не только доступ к современным GPU-ресурсам, но и уверенность, что инфраструктура будет работать стабильно и соответствовать регуляторным требованиям.

Графические ускорители применяются во многих отраслях, где требуются высокие вычислительные мощности. В сфере искусственного интеллекта они повышают скорость обучения нейросетей и позволяют запускать модели в промышленную эксплуатацию значительно быстрее.

В научных и инженерных областях такие ресурсы необходимы для моделирования сложных процессов — от биоинформатики и фармацевтических разработок до проектирования машин и анализа физических систем. Здесь производительность GPU помогает сократить время экспериментов и снизить стоимость вычислений.

Финансовый сектор применяет GPU для работы с массивами транзакций: они ускоряют прогнозирование, построение моделей риска и выявление аномалий в данных. А индустрия развлечений и мультимедиа задействует облачные сервисы для разработки игр, генерации трехмерной графики и тестирования графических движков.

Компании, работающие с видео и изображениями, используют GPU для обработки потокового контента, распознавания объектов и рендеринга графики. Для медиасервисов это возможность поддерживать качество работы даже при резком росте трафика, а для систем безопасности — анализировать данные в реальном времени.

Одно из главных преимуществ облачной GPU-инфраструктуры заключается в том, что ее мощности можно наращивать по мере необходимости. Если в компании запускается новый проект или временно возрастает нагрузка, достаточно добавить дополнительные ресурсы в облаке. Это избавляет от долгих закупочных циклов и простоев, которые неизбежны при расширении локального оборудования.

Для проектов с нерегулярной нагрузкой особенно важна возможность динамического масштабирования. Например, исследовательский центр может увеличивать число GPU во время экспериментов и снижать его в периоды спокойной работы. Такой подход помогает контролировать бюджет и использовать ресурсы максимально эффективно.

В некоторых случаях оправдана гибридная модель, когда часть вычислений остается на локальных серверах, а пиковые задачи уходят в облако. Такой вариант дает компаниям гибкость: критически важные данные остаются внутри собственного контура, а облако используется как надежное расширение инфраструктуры.

Наконец, масштабирование может быть горизонтальным, когда добавляются новые узлы, или вертикальным, когда увеличиваются ресурсы уже работающих серверов. Облачные сервисы поддерживают оба подхода, что позволяет строить инфраструктуру, которая растет вместе с бизнесом.

GPU-ускорители — это дорогое оборудование. К стоимости самих графических процессоров еще прибавляются расходы на содержание дата-центра, электропитание, системы охлаждения и зарплаты технических специалистов.

Облачный сервис меняет картину: капитальные вложения (CAPEX) заменяются операционными расходами (OPEX). Для бизнеса это означает возможность протестировать или запустить проект без огромных первоначальных инвестиций.

Дополнительный плюс — гибкая тарификация. Компании платят только за то время, когда ресурсы действительно используются: несколько дней для обучения модели, месяц для пилотного проекта или год для масштабной аналитической системы. Когда потребность отпадает, издержки снижаются автоматически.

Экономический эффект проявляется и в скорости выхода на рынок. В отличие от многомесячных закупок и развертывания локальных серверов, облачные GPU доступны за часы. Это сокращает Time to Market и позволяет быстрее получать бизнес-результаты.

В T1 Облако все облачные сервисы доступны «из коробки». При этом возможен подбор индивидуальных конфигураций под конкретные задачи: от обучения нейросетей до научных расчетов.

Команда технических специалистов Т1 Облако сопровождает клиентов и помогает им в определении размера инфраструктуры еще на этапе теста/пилота, а также помогает по запросу собрать конфигурацию образа с драйвером и необходимыми библиотеками.

Оставьте заявку, расскажем подробнее.