AI решения

Машинное обучение

Инфраструктура для обучения и развертывания ML-моделей

  • Кластеры GPU для обучения
  • Распределенные вычисления
  • MLOps платформы
  • Автоматическое масштабирование
TensorFlow PyTorch Kubernetes

Компьютерное зрение

Специализированные системы для обработки изображений и видео

  • Высокопроизводительные GPU
  • Системы хранения больших данных
  • Потоковая обработка видео
  • Edge computing решения
OpenCV CUDA FFmpeg

Обработка языка

NLP решения для анализа текста и речи

  • Языковые модели (LLM)
  • Системы распознавания речи
  • Чат-боты и виртуальные ассистенты
  • Анализ тональности
Transformers BERT GPT

Архитектура AI-кластера

Современная AI-инфраструктура требует специализированного подхода к проектированию и компонентам

Вычислительные узлы

GPU-серверы с NVIDIA A100, H100 для максимальной производительности

Хранилище данных

Высокоскоростные NVMe SSD и параллельные файловые системы

Сетевая инфраструктура

InfiniBand и Ethernet 100/400G для быстрого обмена данными

Оркестрация

Kubernetes, Slurm для управления рабочими нагрузками

AI серверы

GPU решения

NVIDIA H100

Флагман
Память 80GB HBM3
Производительность 4000 TOPS
Интерконнект NVLink 4.0

Применение:

  • Обучение больших языковых моделей
  • Генеративный AI
  • Высокопроизводительные вычисления

NVIDIA A100

Корпоративный
Память 40/80GB HBM2e
Производительность 1248 TOPS
Интерконнект NVLink 3.0

Применение:

  • Машинное обучение
  • Научные вычисления
  • Анализ данных

NVIDIA L40S

Инференс
Память 48GB GDDR6
Производительность 733 TOPS
Энергоэффективность 300W TDP

Применение:

  • Развертывание моделей
  • Компьютерное зрение
  • Графические рабочие станции

Кейсы использования

Промышленность 4.0

AI-система для предиктивного обслуживания оборудования на производстве

85% снижение простоев
40% экономия на ТО
IoT сенсоры Временные ряды Аномалии

Медицинская диагностика

Система анализа медицинских изображений для ранней диагностики заболеваний

95% точность диагностики
10x ускорение анализа
CNN DICOM Сегментация

Финансовая аналитика

AI-платформа для алгоритмической торговли и анализа рисков

15% рост доходности
50% снижение рисков
Reinforcement Learning Time Series Risk Models

Этапы внедрения AI-инфраструктуры

1

Анализ и планирование

Оценка задач, выбор архитектуры, планирование ресурсов

2-4 недели
2

Проектирование решения

Детальное проектирование кластера, выбор компонентов

3-6 недель
3

Развертывание инфраструктуры

Установка оборудования, настройка сети, системное ПО

4-8 недель
4

Интеграция и тестирование

Настройка AI-платформ, тестирование производительности

2-4 недели
5

Обучение и поддержка

Обучение команды, документация, техническая поддержка

Ongoing