Инфраструктура под задачу, а не наоборот
Проектируем вычислительный контур вокруг модели, SLA, данных и требований безопасности.
LLM & GenAI
Fine-tuning, inference, embedding, reranking и распределённое обучение языковых моделей.
- Tensor parallelism
- High-bandwidth GPU fabric
- Fast checkpoint storage
Computer Vision
Видеоаналитика, распознавание, сегментация и обработка потоков в реальном времени.
- Высокая плотность inference
- NVMe cache
- 25–100 GbE ingest
Private AI
Изолированный AI-контур внутри компании, где данные не покидают инфраструктуру заказчика.
- On-prem deployment
- RBAC и сегментация
- Audit-ready topology
Типовой Private AI stack
Контур строится слоями: данные → сеть → вычисления → оркестрация → AI-сервисы.
Object Storage
NVMe
Vector DB
100–400 GbE
RDMA
Leaf-Spine
Training
Fine-tuning
Inference
Kubernetes
Model Serving
Observability
Как запускаем проект
Сначала считаем workload, затем проектируем инфраструктуру и только после этого фиксируем состав оборудования.
Профилируем нагрузку
Модели, размер контекста, число пользователей, latency и SLA.
Проектируем стек
GPU, CPU, RAM, сеть, storage, power budget и охлаждение.
Собираем кластер
Монтаж, burn-in, сеть, BIOS, firmware, OS и контейнерный runtime.
Передаём в эксплуатацию
Мониторинг, документация, резервирование и процедуры расширения.
Запустите AI внутри собственной инфраструктуры
Подберём архитектуру под требования к данным, безопасности и производительности.