Экспертиза в ИИ-железе и моделях
Помогаем запустить и оптимизировать инфраструктуру под LLM и другие ИИ-нагрузки. Считаем варианты моделей и железа, показываем экономию CAPEX/OPEX.
Работаем с инфраструктурой ИИ с 2019 года · Проекты в ритейле, финтехе, индустрии
Мы закрываем разрыв между моделями и железом
Анализируем вашу задачу, подбираем модели и конфигурации железа, делаем Proof of Concept, считаем экономику (TCO/ROI) и сопровождаем внедрение.
Подбор моделей
LLM, Vision, ASR, Recsys
Проектирование инфраструктуры
GPU, сеть, хранилища, облако/on-prem/гибрид
Внедрение и MLOps
Развёртывание, мониторинг, SLO
Фокус на экономике
TCO, ROI, окупаемость
Реальные проекты и сэкономленные бюджеты
Экономия 10+ млн ₽ на инфраструктуре LLM
Отказ от избыточного сервера за 11 млн ₽, гибрид: RTX A6000 + облачная LLM
- •Задача: инференс LLM 70B и аудио-моделей в реальном времени
- •Решение: аудио — на локальной RTX A6000, LLM — в Cloud.ru + анонимизация данных
- •Результат: экономия > 10 млн ₽ при сохранении целевых метрик
LLM-ассистент для разработчиков внутри периметра
Запуск Qwen Coder в контуре компании
- •Задача: ускорить работу разработчиков без вывода исходников наружу
- •Решение: кластер с GPU и развёрнутый Qwen Coder внутри контура
- •Результат: снижение времени на типовые задачи, соблюдение требований ИБ
Перенос инференса компьютерного зрения с облака на on-prem
Сокращение ежемесячных расходов на видеоаналитику
- •Задача: обработка видеопотока в реальном времени
- •Решение: on-prem-кластер с GPU для vision моделей
- •Результат: снижение платежей, окупаемость менее года
Гибридная архитектура для ASR/TTS в колл-центре
Снижение стоимости обработки звонков
- •Задача: распознавание и синтез речи онлайн и офлайн
- •Решение: разделение нагрузок между серверными и consumer GPU
- •Результат: снижение TCO при сохранении качества
Оптимизация GPU-кластера для ML-экспериментов
Повышение утилизации и снижение очередей
- •Задача: ускорить эксперименты data science команды
- •Решение: настройка планировщика и мониторинга нагрузки
- •Результат: рост утилизации на 40%, сокращение очередей
Запуск рекомендательной системы на гибридной инфраструктуре
Баланс между производительностью и стоимостью
- •Задача: запуск recsys с низкой латентностью
- •Решение: гибрид облака для пиков и on-prem для базовой нагрузки
- •Результат: оптимальный TCO при гарантированной производительности
Как проходит работа
Разбор задачи
Короткий созвон, собираем вводные
Анализ моделей и железа
Считаем варианты, даём рекомендации
Proof of Concept
Запускаем прототип, измеряем метрики и стоимость
Внедрение
Готовим архитектуру, помогаем с закупкой/арендой, настраиваем MLOps
Оптимизация
Следим за нагрузкой и стоимостью, подстраиваем конфигурацию
Для кого
IT-директора и CTO
Снижаем технические риски и даём прогноз TCO ещё до начала проекта
Руководители продуктов / R&D
Ускоряем вывод ИИ-функций в продакшн без переплаты за инфраструктуру
Интеграторы и разработчики
Снимаем с команды нагрузку по подбору и настройке GPU-инфраструктуры
Финансовые директора
Оптимизируем капитальные и операционные расходы на ИИ-инфраструктуру
Частые вопросы
Нужно ли всегда покупать самую дорогую видеокарту?
Нет. Выбор GPU зависит от конкретной задачи, паттернов нагрузки и бюджета. Часто гибридная архитектура или несколько карт среднего уровня дают лучшее соотношение цена/производительность, чем один «флагман».
Когда игровые видеокарты выгоднее серверных?
Для задач с меньшими требованиями к надёжности 24/7, когда важна цена за TFLOPS. Например, для разработки, экспериментов, батч-обработки в нерабочее время или не критичных Proof of Concept.
Почему игровые видеокарты почти не используют в серверах?
Серверные GPU используют HBM-память вместо GDDR, что дает в разы большую пропускную способность и значительно ниже энергопотребление. Также они имеют лучшую поддержку виртуализации, NVLink для масштабирования, пассивное охлаждение и гарантии производителя для круглосуточной работы. Для продакшн-нагрузок это критично для экономики и надежности.
Что вы делаете помимо подбора железа?
Мы помогаем выбрать модели, спроектировать архитектуру (облако/on-prem/гибрид), провести PoC, посчитать TCO, настроить MLOps и оптимизировать работающую систему.
Сравнение серверных GPU
Ключевые характеристики популярных моделей
| Модель | HBM Bandwidth | VRAM | TDP | Применение |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA H100 | 3.35 TB/s | 80GB HBM3 | 700W | LLM, обучение |
| NVIDIA A100 | 2.0 TB/s | 40/80GB HBM2e | 250/300W | ML, аналитика |
| NVIDIA L40S | 864 GB/s | 48GB GDDR6 | 350W | Вывод, визуализация |
| RTX 4090 | 1008 GB/s | 24GB GDDR6X | 450W | Разработка, PoC |
Калькулятор TCO
Сравните стоимость облака и on-prem решений
Инструменты и ресурсы
Полезные ссылки для самостоятельной оценки
Первая консультация — бесплатно
Разберём вашу задачу, предложим варианты моделей и конфигураций железа, оценим порядок бюджета и окупаемость.