В сентябре этого года российский провайдер высокопроизводительных вычислений HPC Park представил обновленную версию IaaS-платформы для работы с искусственным интеллектом (обучения нейронных сетей). Сейчас платформа получила обновленный интерфейс, расширенный функционал и вышла на стадию коммерческого использования, сообщает компания.

Обучение систем искусственного интеллекта требует мощных вычислительных ресурсов. Чтобы создать архитектуру для решения задач в сфере AI и ML, компаниям приходится покупать либо брать в аренду дорогостоящее оборудование и тратить значительные ресурсы на его поддержку. Но есть и другая возможность — воспользоваться облачной платформой для высокопроизводительных вычислений.

«Мы предоставляем готовую облачную инфраструктуру в качестве сервиса, чтобы мощь суперкомпьютера была доступна каждому бизнесу, — отметил основатель HPC Park Максим Дудкин. — Кстати, на ноябрьской конференции TECH WEEK мы осветили кейсы компаний-партнеров, которые производили расчеты на наших вычислительных ресурсах, поделились опытом применения технологий обучения ИИ-систем для подготовки юных футбольных талантов и обработки снимков с сельскохозяйственных дронов».

IaaS-платформа HPC работает на серверах высокой плотности, оснащенных графическими ускорителями (GPU) NVIDIA A100 с тензорными ядрами. Используются отказоустойчивая масштабируемая система хранения данных, а также высокоскоростные 10-гигабитные сетевые интерфейсы. Предусмотрена возможность организации прямых каналов в ЦОД клиента, что позволяет минимизировать задержки при обмене данными.

По словам представителей HPC Park, обновленная платформа имеет ряд отличительных особенностей в сравнении с другими предложениями на рынке:

✓ виртуальные контейнеры, на базе которых работает платформа, предоставляются с готовым окружением, что сокращает время на запуск нужных приложений и облегчает работу;

✓ поддерживаются наиболее популярные фреймворки для машинного обучения: PyTorch, TensorFlow;

✓ платформа имеет интерфейс Jupyter Notebook или обычный сетевой протокол для безопасной передачи данных (SSH), доступна автоматизация задач с помощью API. Таким образом, специалисты в области ML и big data могут работать в привычной им среде;

✓ предусмотрена возможность запуска контейнера без GPU — например, если есть потребность запуска вспомогательных сервисов;

✓ количество задействованных ресурсов можно гибко масштабировать в зависимости от сложности и объема вычислений.

«Гранулярность — а именно возможность использовать разное количество мощностей суперкомпьютера в облаке — является главной отличительной чертой нашего проекта. Вы можете настроить и изменить конфигурацию виртуального сервера под свои задачи. Серверные графические ускорители NVIDIA поддерживают технологию Multi-Instance GPU (MIG) и имеют семь независимых инстансов в одном GPU. Каждый из них полностью изолирован, имеет высокоскоростную память, кэш и собственные вычислительные ядра. Возможность арендовать не только цельную видеокарту, но и ресурсы инстансов MIG существенно сокращает затраты на обработку данных. Снижения стоимости сервиса также удалось достигнуть за счет поминутной и помесячной тарификации гранулированных частей и целых GPU-карт», — пояснил Максим Дудкин.

Рассчитать стоимость поминутной аренды виртуальных контейнеров в соответствии с их конфигурацией под свои задачи можно на сайте компании по этой ссылке.

Максим также добавил, что HPC Park до 1 марта 2023 года выделяет гранты (бесплатные часы) для тестирования системы под конкретную задачу: «В декабре, например, мы планируем выделить гранты на общую сумму до одного миллиона рублей. Объем ресурсов, предоставляемых на выделяемую сумму, позволяет решить множество полноценных задач в области AI&ML».

Гранты предоставляются юридическим лицам. Заявку с кратким описанием задачи и контактами для обратной связи можно отправить на sea@hpc-park.ru.

Источник: пресс-служба HPC Park