ScaleOps: как ИИ-инфраструктура сократила расходы на GPU на 50%

Разработка и внедрение ИИ-моделей, особенно больших языковых моделей (LLM), требует значительных вычислительных мощностей и, как следствие, больших затрат на GPU. Компания ScaleOps представила решение, которое позволило первым клиентам сократить эти расходы на 50% при самохостинге LLM.

Если вы тратите огромные деньги на GPU для ИИ-разработки, но не видите отдачи, это уже готовый кейс для автоматизации. Напишите нашему менеджеру, он проведёт бесплатный анализ вашего бизнеса и ниши и расскажет, как именно в вашем случае получить реальный бизнес-результат от ИИ-агента, а не красивую картинку. Написать менеджеру

Высокая стоимость GPU, это главная проблема внедрения ИИ

Самостоятельный хостинг LLM даёт компаниям полный контроль над данными и безопасностью, но сопряжён с колоссальными тратами. Высокая стоимость графических процессоров (GPU) и их неэффективное использование зачастую становятся основным барьером для масштабирования ИИ-проектов. Компании вынуждены инвестировать в дорогостоящее оборудование, которое не всегда используется на полную мощность, что приводит к перерасходу средств и замедляет инновации.

Решение ScaleOps: интеллектуальное управление ресурсами

ScaleOps разработала продукт, который оптимизирует использование GPU-ресурсов для самохостинговых LLM. Ключевая идея, это применение ИИ для динамического управления рабочей нагрузкой, что позволяет максимально эффективно распределять вычислительные мощности. Система анализирует потребности моделей в реальном времени и автоматически выделяет или освобождает ресурсы, предотвращая простои и перегрузки.

Результаты внедрения: 50% экономии и ускорение разработки

Первые пользователи решения от ScaleOps сообщили о сокращении затрат на GPU на 50%. Эта экономия достигается за счёт нескольких факторов:

• Оптимизация утилизации GPU. ИИ-система обеспечивает почти 100% загрузку доступных GPU, минимизируя время простоя и неэффективное использование.
• Снижение потребности в дополнительных мощностях. Благодаря эффективному управлению, компаниям требуется меньше физических GPU для выполнения того же объёма задач.
• Ускорение цикла разработки. Разработчики получают быстрый доступ к необходимым ресурсам, что сокращает время ожидания и ускоряет итерации при обучении и развёртывании моделей.

Такой подход не только экономит деньги, но и позволяет командам быстрее выводить новые ИИ-продукты на рынок.

Источник: venturebeat.com

Хотите узнать, как оптимизировать затраты на ИИ-инфраструктуру в вашей компании? Напишите менеджеру. Мы проведём бесплатный анализ и предложим конкретные решения.