Ольга Андрианова
Генеральный директор
Опыт: 14 лет в Intel
Наши партнеры
Возможности
Используйте скрытый потенциал вашего
ИИ-ландшафта
Реализуйте свои ресурсы на полную мощность
Снижайте ТСО и расходы на инфраструктуру благодаря максимальной утилизации GPU при выполнении ИИ-задач, инференса, обучении моделей или запуске агентов.
Повышайте экономический эффект
Оптимальное использование вычислительных ресурсов позволяет обслуживать больше ИИ-моделей и пользователей, а также уменьшить простои дорогих видеокарт.
Масштабируйтесь быстрее конкурентов
Подход zero-touch для интеграции и низкое время перераспределения нагрузки/ресурсов дает возможность реализовывать изменения любой сложности.
Не беспокойтесь о сложности своей ИТ-архитектуры
Оптимизируйте работу ускорителей GPU/CPU/TPU/ASIC любых вендоров в облаках, внутреннем контуре и даже в гибридных архитектурных моделях.
Описание решения
Компоненты платформы могут быть использованы независимо друг от друга и/или интегрированы в индустриальные системы управления кластерами, например K8s, ClearML.
01
InBoost Platform — оригинальная среда исполнения монолитных и контейнеризованных приложений (по аналогии c K8s) для простоты интеграции и сопровождения.
02
AI Orchestration Engine
- интеллектуальное ядро, которое автоматически распределяет и оптимизирует выполнение ИИ-задач между разными типами вычислительных ресурсов.
- использует собственные алгоритмы машинного обучения для выбора наиболее эффективных и экономичных сценариев работы.
- совместимо с ведущими системами исполнения, включая Kubernetes и ClearML.
03
AI Agent — компонент интеграции с корпоративными системами мониторинга и контроля, поддержкаклассической интеграции и мультиагентных AI-сценариев.
- Непрерывная перебалансировка. Система не просто распределяет задачи один раз - она постоянно переоценивает ситуацию. Если приходит срочная задача, система может перераспределить нагрузку. Если одна работа завершилась, освобождённые ресурсы тут же предоставляются другой работе.
- На основе внутренней cost-модели система автоматически распределяет задачи по ресурсам так, чтобы максимизировать пропускную способность и минимизировать затраты.
- ИИ-агентная система позволяет бесшовно интегрироваться в корпоративные системы, определяет операционную загрузку и предсказывает сколько “ИИ-железа” понадобится в будущем.
Преимущества
Мы сделали взаимодействие ИИ с инфраструктурой эффективнее
Используйте ИИ для управления ИИ-ресурсами. Интегрируйте решение без изменения существующих процессов.
Специализация
Классификация задач
Эффективность
Время внедрения
Команда поддержки
Интеграция
InBoost
ИИ-оркестрация
На основе ИИ
85%
2-4 недели
от 1 SRE
Zero-touch
Традиционный подход
- K8s общего назначения
- MLOps платформа
Статическая
~ 35%
- Редизайн архитектуры
- Средняя сложность
- Растет нелинейно
- От 1 SRE
Сложная
75% компаний используют GPU в задачах ИИ менее 70% даже во время пиковых нагрузок.
Основные причины:
- статическое выделение ресурсов
- неэффективная передача данных приводящая к "голоданию" GPU
- гетерогенные вычислительные профили
- инструменты планирования задач
Экономические последствия:
Стоимость ИИ выше в 1.5 раза
Средняя стоимость инференса на NVIDIA H100 для 1 млн. токенов модели составляет $12.81, что в 1.43 раза дороже, чем при загрузке GPU на 100%.
Согласно отчету
The State of AI Infrastructure at Scale 2024
Этапы проекта
01
Начало
Подготовьте описание спецификации инфраструктуры, типов ИИ-задач и сервис, и передайте нам.
02
Анализ и оценка
Мы оценим эффективность текущей инфраструктуры и выдадим рекомендации для тестирования нашей платформы.
03
Установка и настройка
Устанавливаем и подключаем ресурсы, настраиваем политики в соответствии с вашими требованиями.
04
Оценка эффекта
Оцениваем итоговую эффективность и возможности масштабирования.
05
Поддержка
Отвечаем на ваши запросы в течение 48 часов
Связаться с нами
