VK Cloud Қазақстандағы Cloud GPU сервисіне негізделген графикалық үдеткіштердің қолжетімділігі туралы хабарлайды. Инфрақұрылым жергілікті деректер орталықтарында орналастырылған, бұл компанияларға «Дербес деректер және оларды қорғау туралы» Қазақстан Республикасының № 94-V Заңына сәйкес дербес деректермен жұмыс істеуге мүмкіндік береді. VK Cloud GPU қуатын ғана емес, деректермен және AI-мен жұмыс істеуге арналған кешенді инфрақұрылымды қамтамасыз етеді. Бір платформада компаниялар: - VK Data Lakehouse көмегімен үлкен деректерді жинап, сақтай алады - Cloud ML платформасында үлгілерді үйретіп, іске қоса алады - есептеулерді жылдамдату үшін GPU пайдалана алады. Бұл әртүрлі жеткізушілерден инфрақұрылымды жинауды қажет етпей, AI жобаларын тезірек іске қосуға мүмкіндік береді. Пайдаланушылар үлкен деректерді талдай алады, нейрондық желілерді дамыта алады және оларды аптаның орнына бірнеше күн ішінде үйрете алады. Бұл AI негізіндегі қазақстандық жоғары технологиялық өнімдер мен қызметтердің пайда болуына жағдай жасайды. GPU пайдалану сценарийлері тапсырмалардың кең ауқымын қамтиды: - қаржы ұйымдары транзакцияларды талдау және алаяқтықты нақты уақыт режимінде анықтау үшін акселераторларды пайдалана алады - бөлшек сауда және электрондық коммерция компаниялары жекелендірілген ұсыныстар үшін құралдар алады.
және сұранысты болжау — өнеркәсіптік және энергетикалық қолданбаларда графикалық процессорлар күрделі процестерді модельдеуге және техникалық қызмет көрсетуді болжауға көмектеседі. Бұлтты GPU қызметі әсіресе университеттер, ғылыми орталықтар және жасанды интеллект саласындағы жобалармен жұмыс істейтін студенттер үшін пайдалы болады. Жергілікті деректер орталықтарында өнімді графикалық процессорлардың болуы жеке деректерді сақтай отырып және инфрақұрылымдық шығындарды барынша азайта отырып, Қазақстанда құзыреттерді дамытуға мүмкіндік береді. Стартаптар өз кезегінде гипотезаларды жылдам тексеріп, модельдерді дайындап, нарыққа дайын шешімдермен шыға алады, бұл олардың Қазақстанда да, шетелде де бәсекеге қабілеттілігін арттырады. Жергілікті инфрақұрылымға инвестициялар тұрақты жүктемесі бар ірі кәсіпорындар үшін, мысалы, нейрондық желілерді оқыту немесе үлкен деректерді өңдеу үшін негізделген. Дегенмен, көп жағдайда GPU серверлерін алудың ең үнемді жолы оларды жалпыға қолжетімді бұлтта орналастыру болып табылады. Бұлттық провайдер қайталанатын күрделі шығындарды қажет етпей-ақ соңғы GPU құрылғыларына қол жеткізуді қамтамасыз етеді. Жаңа процессорлар екі жыл сайын шығарылатынын ескере отырып, бұл әсіресе маңызды,
ал жақын арада олар жыл сайын шығарылатын болады. Бұлтты орналастырудың тағы бір артықшылығы - икемділік. Бұлтты ресурстар бірден дерлік масштабталады. Компанияның бір серверді немесе ондаған GPU бар көп түйінді кластерді пайдаланатыны маңызды емес - бұлт сыйымдылығы бірнеше минут ішінде артады. Бұлтта GPU виртуализациясының мүмкіндіктері GPU виртуализациясының бірнеше тәсілдері бар, олардың әрқайсысының өзіндік сипаттамалары мен қолдану аймақтары бар. vGPU технологиясы. Бұл тәсіл бір физикалық GPU бірнеше виртуалды машиналар арасында ортақ пайдалануға мүмкіндік береді. Әрбір VM есептеу қуаты мен жадының белгілі бір үлесіне бөлінеді. Бұл технология графикалық процессордың толық қуатын қажет етпейтін тапсырмаларда немесе пайдаланушылардың үлкен санына графикалық үдеткіштерге қол жеткізуді қамтамасыз ету қажет болғанда қолданылады. GPU өту технологиясы. Бұл тәсіл физикалық GPU-ға аралық абстракциялық қабаттарсыз тікелей қол жеткізуді қамтамасыз етеді. Бұл тәсіл максималды өнімділікті қамтамасыз етеді және жоғары графикалық өнімділікті қажет ететін тапсырмаларға арналған: 3D модельдеу мен көрсетуден бұлттық есептеулерге дейін.
атау. Kubernetes-тегі басқарылатын GPU кластері бірнеше жолмен жұмыс істей алады: - бір подвод бір немесе бірнеше GPU пайдаланады - ресурстар MPS арқылы қосқыштарға бөлінеді - әрбір процесс бөлінген ресурстарды алады - ресурстар MIG арқылы ортақ пайдаланылады - әрбір бөлік оқшауланған түрде жұмыс істейді. Бұлттық графикалық процессорлар масштабталатын ресурстарды, басқа қызметтермен интеграцияны қамтамасыз етеді және жергілікті жабдықты жай ғана алмастырмай, кешенді инфрақұрылымның бөлігі бола алады. INVITRO – Қазақстандағы ең ірі медициналық зертханалар желісінің бірі. Оның мамандығы зертханалық диагностика және медициналық қызметтер. Компания бес елде жұмыс істейді және 1930 кеңседе күн сайын 260 000 сынақ өткізеді. Қызметті жылдамдату және қателерді азайту үшін INVITRO машиналық оқытуға негізделген бетті анықтау жүйесін енгізді. Жүйе бет-әлпеттер мен нысандарды автоматты түрде таниды, оларды фотосуреттердің дерекқорымен салыстырады, адамдарды процестен алып тастайды және қызмет көрсету уақытын қысқартады. Пилоттық жоба екі медициналық кабинетке орналастырылды. INVITRO деректердің үлкен көлемімен жұмыс істеу қиындығына байланысты жергілікті орналастырудан бас тартты. Компания ішкі корпоративтік қызметтермен біріктірілген бұлтты орналастыруды таңдады. Бұл
Бір сағат бойы медициналық кабинеттердегі камералар бейнені жазып алып, деректер орталығына жібереді. Алгоритм компьютерлік көру жүйесіне тану үшін ең қолайлы кадрларды жібереді және ол VK Cloud жүйесінен машиналық оқыту негізінде беттер мен нысандарды таниды. Face Detection жүйесі тұтынушыларға қызмет көрсету сапасын арттырып, клиентті іздеу мен тіркеуге кететін уақытты қысқартты. Соның арқасында тіркеу процедурасы жеделдетіліп, қызу уақыттарда кезек жойылды.
