Поделиться
CorpSoft24 предоставила клиенту сервера для нужд машинного обучения
Провайдер решений для бизнеса CorpSoft24 предоставил в аренду мощные серверы, оснащенные видеокартами Nvidia A100 PCIe, компании, предлагающей свои продукты на базе SaaS. Оборудование предназначено для выполнения сложных вычислений – в частности, для решения различных задач в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения.
Заказчик арендовал у CorpSoft24 три мощных сервера, оснащенных профессиональными видеокартами Nvidia A100 PCIe на архитектуре Nvidia Ampere с объемом памяти 80 ГБ. Хорошие показатели объема памяти и пропускной способности обеспечивают этим устройствам высокую производительность при выполнении таких задач как аналитика большого объема данных, моделирование, машинное обучение. Новые мощные серверы позволят заказчику развивать это направление, имея большой резерв вычислительных мощностей.
«Количество сценариев, в которых могут применяться технологии искусственного интеллекта, постоянно растет. Многие крупные ИТ-компании видят в развитии этого направления перспективную точку роста. При этом им необходимы большие вычислительные мощности – например, для обучения языковых моделей, поддержки производительной работы нейросети и других», – сказал Денис Афанасьев, руководитель облачного направления CorpSoft24.
По его словам, одним из вариантов решения этой задачи является аренда мощных вычислительных серверов. Преимущество такого подхода состоит в том, что компания получает в пользование сервер (или несколько) целиком, в нужной конфигурации и может развернуть на нем любые долгосрочные ресурсоемкие проекты. Выбор ПО, размещаемого на сервере, остается за заказчиком, а за его обслуживание, физическую защиту и организацию доступа к высокоскоростному каналу связи отвечает провайдер. Кроме того, производительное оборудование требует повышенного энергопотребления, что, с учетом необходимости резервирования каналов энергоснабжения, выгоднее доверить дата-центру.
«Мы видим, что все больше ИТ-компаний внедряют элементы машинного обучения в свои продукты, занимаются интеллектуальной аналитикой больших данных, обучением LLM, внедряют методологию MLOps. И без того огромный спрос на инфраструктуру под задачи AI/ML в ближайшие несколько лет будет только расти, и вычислительные ресурсы будут в дефиците. Поэтому мы планируем расширять наш парк серверов с GPU, приобретать более мощные карты семейства Nvidia H100 и H200 на продвинутой архитектуре Hopper, обладающие еще большими возможностями в сфере сложных вычислений», – сказал Денис Афанасьев.
Короткая ссылка
