GPU-инфраструктура для ИИ в Москве
<p>GPU-инфраструктура для ИИ — подбор, настройка и оптимизация GPU-серверов для обучения и инференса ML-моделей: облако или on-premise.</p><p><strong>Что входит
Преимущества
Почему GPU-инфраструктура для ИИ в Москве
Скорость обучения
Модели обучаются в 10–100 раз быстрее с GPU.
Оптимальные затраты
Spot-инстансы и авторасширение снижают расходы для компаний Москвы.
Масштаб
От одной GPU до распределённого кластера.
Безопасность
Изолированные GPU-среды и контроль доступа.
Гибкость
Облако или on-premise — под ваши требования.
Мониторинг
Видимость утилизации GPU и оптимизация стоимости.
Процесс
Как мы строим GPU-инфраструктуру
Бриф и цели
2–3 дняИзучаем задачу и данные бизнеса в Москве, определяем метрики качества GPU-инфраструктуры.
Выбор моделей
3–5 днейПодбираем подходящие нейросети и инструменты, согласуем подход.
Прототип
1–2 неделиЗапускаем рабочий прототип на ваших данных, показываем результат.
Внедрение
по плануИнтегрируем решение в ваши процессы и системы.
Тестирование
3–5 днейПроверяем качество, стабильность и точность на реальных кейсах.
Запуск и поддержка
1 деньВыводим в продакшн, обучаем команду, сопровождаем.
Тарифы
Стоимость GPU-инфраструктуры в Москве
Энтерпрайз
- On-premise кластер
- InfiniBand/NVLink
- Оркестрация заданий
- Выделенная команда
- SLA
Все цены — ориентировочные. Точная стоимость рассчитывается после брифинга.
Частые вопросы
От 200 000 ₽ за настройку. Стоимость GPU-ресурсов — по факту использования, фиксируем в смете.
Yandex Cloud, VK Cloud, RunPod, AWS EC2, GCP — и on-premise серверы.
Используем spot-инстансы, настраиваем автомасштабирование и планировщик заданий.
Да, строим и сопровождаем GPU-инфраструктуру для компаний из Москвы удалённо.
Не обязательно — берём сопровождение на себя по SLA.
Обсудим GPU-инфраструктура для ИИ?
Расскажите о задаче — обсудим и предложим решение. Обычно отвечаем в течение 2 часов в рабочее время.
Лично разбираю каждый входящий проект. Пишите в Telegram — отвечу быстрее, чем по почте.