Гибридная инфраструктура для AI — как эффективно использовать облака и Bare metal с GPU?

Что такое GPU и для чего он нужен? Компании активно внедряют в работу нейросети и машинное обучение. По данным Gartner в 2026 году мировые расходы на AI превысят $2 трлн. И для удовлетворения такого зверского аппетита нужно профессиональное оборудование и серьезные запасы вычислительных мощностей. GPU (Graphic Processing Unit) — это графический процессор, который управляет видеопамятью устройства и выводит изображение на экран. Профессиональные GPU используются в мощных серверах для 3D-моделерования и рендеринга, запуска и обучения AI, обработки больших объемов данных. Как следует из названия, изначально GPU применялись в основном для работы с графикой. Однако постепенно они отвоевали право и на другие сложные вычисления у CPU. Так, в сравнении с центральными процессорами у графических менее мощные ядра, зато их намного больше. И при этом GPU потребляют меньше энергии, чем CPU. Подробнее о профессиональных графических процессорах мы рассказали здесь. А сейчас напомним о ключевых преимуществах обучения ИИ-моделей на GPU: высокая пропускная способность — ускоряет обработку данных и передачу информации; параллельная обработка — оптимизирует работу с матрицами и поддерживает операции с плавающей запятой, которые как раз и используются в AI-вычислениях. Все это сделало серверы с GPU мощным инструментом для работы с искусственным интеллектом. У нас вы можете заказать облачные и физические решения для эффективной работы с AI. В обоих случаях вас ждут профессиональные графические процессоры, сверхбыстрые NVMe-диски и высокие мощности. Преимущества выделенных серверов с GPU Bare metal или традиционное железо — физические машины, вся мощность которой достается одному клиенту. Можно выбрать конкретный сервер или собрать конфигурацию под определенную задачу. Преимущества физических GPU-серверов для нейросетей: Ресурсы системы не распределяют между пользователями и не расходуются на виртуализацию. В результате вся мощность достается только вам. Можно заказать конкретную модель процессора, указать необходимые характеристики, комплектующие и элементы сетевой периферии. Плюсы облака с GPU Оптимальное решение для динамичных и непрогнозируемых нагрузок. Облако строится на нескольких физических серверах, тем самым обеспечивая проектам отказоустойчивость. Преимущества облачных серверов с GPU: Быстрый запуск и приостановка виртуальных машин, оплата только используемой мощности; В любой момент можно увеличить или уменьшить параметры конфигурации; Удобное управление всей облачной инфраструктурой в личном кабинете, включая базы данных, S3-хранилище, мониторинг, виртуальный роутер и расширенное резервное копирование. Так что же выбрать: гибкое облако или традиционное железо? Оба решения обладают своими преимуществами. А потому идеальный вариант — использовать параллельно облако и выделенные серверы для AI. Особенности жизненного цикла ML-модели Искусственный интеллект с каждым днем берет на себе все больше задач. Подготовить пресс-релиз или отчет, обработать фото, смонтировать видео и спрогнозировать стоимость недвижимости — всё это обычное дело для нейронных сетей. Но чтобы ИИ научился принимать корректные решения, его сначала нужно к этому подготовить. Так, машинное обучение — это совокупность методов искусственного интеллекта, при помощи которых создаются ИИ-модели, способные развиваться в рамках своих задач, обрабатывать данные и отвечать на запросы, например создавать контент. Обучение нейросетей и запуск AI — два разных и в то же время зачастую тесно связанных процесса. ML — отдельная и трудоемкая задача, которая включает множество этапов. Уже здесь проекту требуются специализированные решения для сложных вычислений и работы с большими объемами данных. Инференс AI — работа уже обученной ИИ-модели. Для этого нужны высокие мощности и быстрая обработки больших потоков данных. При этом нередко требуется дообучение модели уже после ее запуска. Например, по следующим причинам. Дрейф данных — изменение реальной информации относительно тех сведений, на которых проводилось обучение. Галлюцинации модели — ошибочный или откровенно бредовый ответ, который выдается при некорректной обработке данных. Например, модель откроет не тот справочник или возьмет за основу изначально неверные сведения. Гибридный сценарий обучения ИИ-моделей Уже готовую модель можно разместить на подходящем по мощности выделенном физическом сервере с графическим процессором. А в качестве GPU-сервера для машинного обучения — рассмотреть облако. Так вы получите максимальный прирост производительности для AI-вычислений с Bare metаl. А заодно — временные GPU-ресурсы для параллельного обучения ИИ-модели в облаке. В итоге AI будет комфортно себя чувствовать при обработке множества запросов и выдаче ответов на них. А если нейросети потребуется оперативное обучение, ML в облаке обеспечит необходимую гибкость. Например, с возможностью развернуть виртуальную машину лишь на время и с оплатой только задействованной для этого мощности. При этом можно построить и гибридное облако для машинного обучения. Так называется инфраструктура, которая состоит минимум из двух облаков: частного и публичного. Первое может быть построено локально, в инфраструктуре заказчика. А второе — арендоваться у IT-провайдера, например у нас. В свою очередь, частное облако — это мощная инфраструктура, которая при помощи виртуализации разворачивается на нескольких физических серверах и может быть построена, в том числе и в защищенном контуре. Все это обеспечивает запас производительности, отказоустойчивость и высокие стандарты безопасности. Где эффективно хранить данные для обучения AI? Жаждущей знаний нейросети может потребоваться большая виртуальная библиотека, внушительная галерея изображений и массивные архивы документов и видео за несколько лет. И подобные неструктурированные данные можно надежно и выгодно размещать в объектном хранилище S3. При этом можно рассмотреть и два класса хранения: быстрое — для данных, к которым нужно часто обращаться; медленное или холодное — для данных, к котором направляются запросы не чаще раза в месяц. S3-хранилище интегрируется во множество сервисов и платформ, и им можно удобно управлять в личном кабинете, при помощи API и другими способами. Примеры использования искусственного интеллекта LLM Большие языковые модели — верные помощники, которые умеют понимать и обрабатывать нашу речь: текстовую и аудиальную. Такие нейросети запускают музыку по запросу, дают советы, составляют планы, генерируют пресс-релизы и помогают со множеством других задач. Постановка диагноза Обнаружить симптомы опасного заболевания и быстрее проанализировать пациента. Выявить сложные зоны для человеческого зрения. Обратить внимание на аномалии. Сегодня искусственный интеллект всё чаще применяется в медицине и помогает с диагностикой и составлением плана лечения. Рекомендательные системы Что посмотреть вечером, в какую кафешку заскочить после работы и кого-добавить в друзья? На все эти и многие другие вопросы подскажут ответ специально обученные ИИ-модели, которые все чаще что-то советуют нам в социальных сетях, видеохостинге и на других сервисах. Защита данных и денег Сегодня мошеннические схемы охватывают все больше сфер, нанося удары по большим компаниями и отдельным пользователям. Нередко фишинговые уловки ведут к краже финансовых средств. Чтобы этому помешать, банки могут отслеживать статистику и фиксировать подозрительные действия с переводами: транзакции с незнакомых устройств, нетипично крупные и на непонятные счета. Машинное обучение используется и в hoster Guard — нашей платформе для защиты веб-проектов от взломов, утечек данных и большинства кибератак. ML помогает модулям сервиса самообучаться, что быстрее определять и устранять киберугрозы. Компьютерное зрение Технология, благодаря которой искусственный интеллект учиться распознавать и анализировать визуальные образы. И это дает возможность использовать ИИ в самых разных сферах. Например, за счет компьютерного зрения AI управляет беспилотными автомобилями, понимает происходящее на видео, распознает лица в системах защиты и решает множество других задач. Больше интересных материалов об AI и ML Искусственный интеллект — особенности технологии и инфраструктурные решения Machine Learning: этапы, методы, типы и алгоритмы машинного обучения LLM и промпты: как научить искусственный интеллект писать тексты? ]]>