Максимальная производительность под задачи искусственного интеллекта и машинного обучения
Разработка и обучение моделей ИИ требуют высокопроизводительных вычислительных решений, способных справляться с огромным объёмом данных и сложными вычислениями. Мы подбираем серверные конфигурации, GPU-решения и облачные платформы, максимально оптимизированные под конкретные задачи ML / AI.
Для каких задач подходит оборудование:
- Обучение и инференс нейросетей (NLP, CV, RL, GAN и др.)
- Обработка и анализ больших данных (Big Data / ETL)
- Работа с языковыми моделями (LLaMA, GPT, BERT, Mistral)
- Генеративный ИИ (изображения, видео, звук)
- Математическое моделирование и численные симуляции
- Обработка сигналов, видео и изображений в реальном времени
Какие системы мы подбираем:
Серверы с GPU
Для глубокого обучения и сложных моделей нейросетей
- GPU: NVIDIA A100 / H100 / RTX 4090 / V100 / T4
- Поддержка NVLink, MIG, multi-GPU
- CUDA, cuDNN, TensorRT
- PCIe Gen4 / Gen5, U.2 NVMe хранилища
- Совместимость с PyTorch, TensorFlow, JAX
Облачные решения
Для гибкой масштабируемости и экономии затрат
- Облачные серверы с GPU (1–8 видеокарт)
- Инфраструктура под LLM и мультимодальные модели
- API и интеграция с DevOps-пайплайнами
- Быстрое развёртывание окружений под задачи MLOps
Локальные станции и мини-серверы
Для небольших проектов и R&D-команд
- Компактные корпуса с RTX 4070–4090 или A6000
- RAM до 256 ГБ, NVMe 2+ ТБ
- Воздушное и жидкостное охлаждение
- Возможность работы без постоянного подключения к облаку
Системы, которые можно интегрировать:
- Фреймворки: TensorFlow, PyTorch, JAX, Keras, ONNX
- MLOps-инструменты: MLFlow, Kubeflow, Weights & Biases
- Контейнеризация: Docker, Singularity, NVIDIA NGC
- Оркестрация: Kubernetes, Slurm, Apache Airflow
- Языки: Python, Julia, R, C++, CUDA
- IDE и среды: JupyterLab, VS Code, Colab Pro, Paperspace
- LLM/AI платформы: OpenAI API, HuggingFace, DeepSpeed, LangChain
Почему выбирают нас:
- Понимаем специфику задач ML и ИИ
- Подбираем конфигурацию под конкретный фреймворк или модель
- Работаем с корпоративными, исследовательскими и стартап-проектами
- Возможность аренды, покупки или гибридных решений
- Доступность в облаке или на физических серверах (с доставкой)
Арендуйте выделенный GPU сервер с видеоускорителем Tesla A100/80Гбайт видеопамяти на базе новейших процессоров Ampere которые позволят вам быстро обучать большие трансформеры и сверточные сети, на базе платформы Supermicro IQ2000W-GPUx
Для больших нагрузок можем предложить серверы с GPU ускорителями 8x А5000 в одном корпусе, на базе платформы Supermicro IQ8000W-GPUx8 или Asrock 3U8G/621
Все арендуемые серверы вмещают от 2 до 8 GPU видеоускорителей в одном корпусе и до 72 ядер Xeon Scalable Gold, а также более 512Гбайт оперативной памяти DDR4 ECC
Конфигурации на заказ собираются с минимальным сроком аренды от 30 дней. Для тестирования оборудования предоставляются типовые конфигурации из доступных
Серверы под заказ предоставляем в течении 3-5 рабочих дней с момента оплаты
