Коллеги, последние две недели я плотно общаюсь с партнёрами и техническими директорами крупных компаний. И могу сказать уже не как планы, а как факт: мы начали продажи адаптера ADP для GPU, который решает проблему, о которой молчат многие поставщики AI-инфраструктуры.
О чём речь?
Выгружаем KV‑кэш из дорогой VRAM на быстрый NVMe. Без потери скорости, зато с гигантской экономией. Реальные цифры с наших тестов на 8×H200:
- Вместо 4 серверов — достаточно одного с адаптером.
- Экономия около 1,7 млн долларов на парк серверов — а если считать в рублях, это больше 100 миллионов рублей. Даже если взять минимальный кейс — экономия от 1 млн рублей для среднего проекта.
- Устойчивая конкуренция (пользователей под SLA) выросла с 16 до 64 клиентов — в 4 раза.
- Throughput вырос с 3.47 до 12.27 req/s — почти 4-кратный рост.
Кому это нужно?
- MLOps‑инженерам, которые каждый день борются с OOM (out of memory) на GPU
- Архитекторам данных, проектирующим кластеры для LLM
- Владельцам GPU‑кластеров и руководителям AI‑инфраструктуры
- CIO и CTO, которые считают стоимость каждого сервера и кВт энергии
- DevOps, отвечающим за стабильность инференса
- Командам, которые выводят в продуктив DeepSeek, Llama 3, Qwen, Gemma и другие модели с длинным контекстом
Какие 5 бизнес‑проблем решает адаптер:
- Нехватка VRAM при росте числа пользователей → больше не нужно докупать серверы, адаптер использует NVMe как бесконечный пул памяти.
- Рекомпьюты (recompute storms) — пересчёты из‑за вытеснения кэша. Адаптер убирает их полностью, TTFT становится предсказуемым.
- Высокий TPOT (время на токен) — после 32 клиентов обычные серверы превышают SLA 50 мс. С адаптером лимит отодвигается до 128 клиентов.
- Огромные капитальные затраты — один сервер с адаптером заменяет четыре. Экономия на закупке, стойках, электричестве.
- Низкая плотность в стойке — 4‑кратный рост AI‑мощности на квадратный метр ЦОДа.
Почему это интересно в том числе крупнейшим корпорациям:
Мы обсуждаем внедрение с командами, которые работают со Сбером, МТС, крупными телекомами и финансовыми организациями. Потому что им нужно обслуживать миллионы клиентов с жёстким SLA по задержкам, а выделить дополнительные бюджеты на десятки новых H200 сложно. Наш адаптер — это способ получить 4x производительность без увеличения парка железа.
Где можно увидеть и купить:
- Адаптеры в наличии в Москве.
- Приглашаю приехать в наш офис: Москва‑Сити (башня Федерация) или офис на Юго‑Западе Москвы (м. Проспект Вернадского).
- Посмотрим на вашей нагрузке, прогоним бенчмарки, покажем живые цифры.
Специальное предложение для первых клиентов:
Я даю приличную скидку на адаптер тем, кто прочитает этот пост и свяжется со мной в течение двух недель. Напишите в личные сообщения или в комментариях — отвечу, пришлю техзадание, организуем тест.
Пишите вопросы!
Что вас останавливает? Какую модель выводите в продуктив? Какая у вас сейчас нагрузка и сколько клиентов? Задавайте — я на связи.
И да, этот адаптер уже продаётся, а не «будет когда‑нибудь».
Жду в комментариях и в офисе.
#GPU #MLOps #AIinfrastructure #LLM #сэкономьмиллион #ADP #KVcache #NVMe #Сбер #МТС #импортозамещение
