Сценарии использования GPU
Графические карты в разы ускоряют machine learning и обучение моделей генеративного ИИ.
Реализация моделей на базе графических процессоров обеспечивает высокую скорость ответа сервисов ИИ.
Облачные GPU снижают порог входа и позволяют запускать ИИ-проекты без крупных инвестиций и долгой подготовки инфраструктуры.
Использование GPU повышает производительность анализа изображений, 3D-моделирования, рендеринга и обработки видео.
Облачные GPU как платформа высокопроизводительных вычислений ускоряют time to market новых цифровых продуктов и сервисов.
Отраслевые сценарии
- антифрод
- кредитный скоринг
- риск-модели
- collection
- голос/чат-боты
- ассистенты операторов
- RAG по внутренним базам
- OCR/распознавание документов
- урегулирование убытков в страховании
- персонализация
- next best offer
- отток
- персонализация/рекомендации
- прогноз спроса
- динамическое ценообразование
- «умные» кассы
- компьютерное зрение в магазинах/складах (полка, OOS, потери, безопасность)
- генИИ для контента/карточек товаров/ассистентов операторов и сотрудников
- сейсмика/интерпретация
- моделирование пластов
- оптимизация добычи (HPC/ML)
- цифровые двойники установок/процессов
- оптимизация режимов
- предиктивная аналитика оборудования
- компьютерное зрение: контроль безопасности, СИЗ, периметр, дефекты, факел/утечки, качество продукции
- компьютерное зрение на конвейерах и обогатительных фабриках: контроль качества, грансостава и засоров
- контроль безопасности: люди/техника, опасные зоны, СИЗ
- оптимизация энергопотребления и производственных режимов
- предиктивная аналитика оборудования
- элементы автономности и диспетчеризации: карьеры, транспорт
Аренда GPU в облаке — модели виодекарт и характеристики GPU-серверов
Карта |
Примеры использования |
Архитектура |
GPU Memory |
GPU Bandwidth |
| NVIDIA H100 Tensor Core GPU | Обучение ИИ и ресурсоёмкие ИИ-приложения | Hopper | 80 ГБ | 2 ТБ/с |
| NVIDIA A100 Tensor Core GPU | Обучение ИИ, научные вычисления, аналитика данных | Ampere | 80 ГБ | 1935 ГБ/с |
| NVIDIA L40S GPU | Инференс, 3D-графика и рендеринг, ML с повышением производительности | Ada Lovelace | 48 ГБ | 864 ГБ/с |
| NVIDIA L4 Tensor Core GPU | Инференс, обучение и тонкая настройка небольших моделей, 3D-графика и рендеринг | Ada Lovelace | 24 ГБ | 300 ГБ/с |
| NVIDIA T4 Tensor Core GPU | Инференс, ML, глубокое обучение и виртуальные рабочие столы | Turing | 16 ГБ | 300 ГБ/с |
Основные преимущества аренды GPU в облаке K2 Cloud
Подберем тип инстанса с необходимым соотношением vCPU/RAM/дисков, предоставим высокопроизводительные ВМ для нетиповых задач.
Вы можете получить GPU на базе выделенного сервера, сконфигурированного под ваши задачи, с RAM до 4ТБ и процессорами AMD EPYC/Intel Xeon Gold (4 ГГц и выше).
Технология NVLink позволяет подключить до четырех видеокарт в одну ВМ или выделенный сервер.
Аренда сервера GPU из К2 Облака снижает CAPEX и ускоряет запуск проекта. Вы получаете мощности и качественное сопровождение без расходов на собственные ресурсы. Оптимизация затрат — до 75% по сравнению с использованием GPU on premise.
Строим изолированный контур для работы с LLM-моделями на чувствительных данных в безопасном облаке: защита ПДн по 152-ФЗ до УЗ-1, безопасность платёжных систем PCI DSS 4.0 и финансовых операций ГОСТ Р 57580.1-2017, R=0,95.
Вы сможете самостоятельно запускать, настраивать и отключать инстансы с GPU с помощью Terraform и API.
Сервис Managed Kubernetes с GPU позволяет быстро разворачивать кластеры с графическими картами и актуален для компаний, развивающих ИТ-инфраструктуру на базе контейнеров.
-
сокращение объёма работ по настройке инфраструктуры
-
оптимизация ресурсов: разделение одной GPU на изолированные инстансы с помощью технологии MIG
-
гибкое масштабирование: добавление узлов с GPU на пиках нагрузки
Запустите ИИ-проект любой сложности за 20 минут в облачной инфраструктуре с мощными GPU-серверами. Платформа K2 NeuroTech в К2 Облаке — это полный цикл машинного обучения в одном интерфейсе, от подготовки данных до мониторинга моделей.
-
импортонезависимость за счёт open source и ПО из российского реестра
-
SSO и ролевая модель доступа
-
приватный инференс-сервис для безопасной работы с корпоративными данными
-
профессиональная поддержка наших инженеров
Инструменты платформы
- среды разработки
- пайплайны CI/CD
- векторные базы данных
- управление файловыми системами
- создание агентов и мультиагентных систем
Конфигурации и цены на аренду GPU‑серверов в облаке
Архитектура облачного сервиса GPU
Как арендовать GPU‑сервер в облаке
Ваш персональный менеджер K2 Cloud проанализирует вашу задачу и предложит вариант решения — аренда GPU в облаке или выделенный сервер GPU.
Вы можете провести бесплатный тест-драйв одной или нескольких конфигураций облачного GPU.
Подготовка инфраструктуры с GPU в облаке занимает от 10 мин, выделенного сервера GPU — от 3 рабочих дней
Часто задаваемые вопросы
В конфигурации сервиса GPU можно использовать любой тип дисков из доступных в К2 Облаке — HDD, SSD, высокопроизводительные SSD+ и NVMe с пропускной способностью до 300 000 IOPS.
Сервис реализован на базе сети ЦОД уровня Tier III, расположенных в Москве и Санкт-Петербурге.
Минимальное время аренды виртуальной машины с GPU — 1 час. Если вы уже используете К2 Облако, то сможете в любой момент создать ВМ с GPU внутри своей VPC (для подключения свяжитесь с вашим менеджером K2 Cloud).
SLA 99,95% на доступность виртуальных машин.
Вы можете развернуть ВМ с GPU на базе любой из следующих операционных систем: AlmaLinux, Rocky Linux, Oracle Linux, openSUSE Leap, Fedora, CentOS, OPNsense, FreeBSD, Windows Server DC.
Новости
Почему K2 Cloud
Сопутствующие продукты
