ScaleOps сокращает затраты на GPU на 50%: как ИИ-агент оптимизировал инфраструктуру для LLM

Компания ScaleOps, признанный лидер в управлении облачными ресурсами, объявила о запуске нового продукта, который позволяет сократить расходы на GPU до 50% для компаний, использующих самохостинговые большие языковые модели (LLM). Это решение не только значительно снижает издержки, но и освобождает инженерные команды от рутинной настройки, переопределяя подход к управлению ИИ-инфраструктурой.

По мере того как компании все активнее внедряют самохостинговые ИИ-модели, особенно LLM, проблема неэффективного использования GPU становится критической. Организации часто не могут полностью загрузить свои графические процессоры, что приводит к низкому коэффициенту использования и огромным потерям в облачных расходах. Добавьте к этому проблемы с производительностью, долгие загрузки моделей и задержки при пиковых нагрузках, и становится понятно, почему инженеры вынуждены постоянно переплачивать за избыточные мощности и тратить бесценное время на ручную оптимизацию. Эта боль знакома многим, но она не приговор.

Скрытые издержки и хаос в управлении GPU

В условиях растущего спроса на ИИ-модели, особенно LLM, компании сталкиваются с парадоксом: инвестируя в мощные GPU, они часто не получают полной отдачи. Дорогостоящее оборудование простаивает или используется неэффективно. Это приводит к значительному перерасходу бюджета на облачные ресурсы. Инженерные команды тратят огромное количество времени на попытки вручную настроить и оптимизировать рабочие нагрузки, постоянно балансируя между производительностью и стоимостью.

Крупные модели требуют значительных ресурсов, что приводит к долгим временам загрузки и задержкам во время пиковых нагрузок. Чтобы избежать этих проблем, команды часто идут на избыточное выделение GPU, что лишь усугубляет проблему высоких затрат.

От ручного управления к интеллектуальной автоматизации

Традиционные подходы к управлению облачными ресурсами, основанные на статических правилах или ручной настройке, оказались неэффективными для динамичных и непредсказуемых нагрузок, связанных с ИИ. Нужен был инструмент, который мог бы не просто мониторить, а активно управлять ресурсами в реальном времени, адаптируясь к меняющимся условиям. Проблема заключалась в том, что существующие системы не обладали достаточной интеллектуальностью, чтобы понять контекст приложения и предвидеть изменения спроса.

Именно поэтому ScaleOps обратилась к концепции ИИ-агента, способного не просто реагировать на события, а предвосхищать их, управляя всей жизненным циклом ИИ-инфраструктуры.

Как спроектировали ИИ-агента для управления GPU

ИИ-агента спроектировали как комплексное решение для управления ресурсами, способное работать с самохостинговыми GenAI моделями и GPU-приложениями в облачных средах. Основная задача агента – интеллектуальное распределение и масштабирование ресурсов GPU в реальном времени. Он должен был увеличить коэффициент использования, ускорить время загрузки моделей и постоянно адаптироваться к динамическому спросу.

Ключевой особенностью агента стало сочетание контекстной осведомленности о приложении с непрерывной автоматизацией в реальном времени. Это позволяет ему поддерживать оптимальную работу самохостинговых ИИ-моделей, устраняя потери GPU, обеспечивая значительную экономию затрат и освобождая инженерные команды от повторяющейся ручной настройки.

Внедрение и воздействие на процессы

Внедрение нового продукта ScaleOps происходило поэтапно, начиная с самых критичных и ресурсоемких задач. Компания сосредоточилась на интеграции агента в существующие облачные платформы, чтобы минимизировать сложности для команд AIOps и DevOps. Агент не заменял людей, а дополнял их, беря на себя рутинные задачи оптимизации и масштабирования.

Пользователи быстро осознали преимущества: инженеры получили возможность сосредоточиться на разработке и инновациях, вместо того чтобы тратить часы на управление инфраструктурой. Постепенно агент стал неотъемлемой частью рабочего процесса, обеспечивая стабильную производительность и предсказуемые затраты.

Результаты и преимущества

Yodar Shafrir, CEO и сооснователь ScaleOps, отметил: "Облачная ИИ-инфраструктура достигает переломного момента. Архитектуры на основе облачных технологий дали огромную гибкость, но также привнесли новый уровень сложности. Управление ресурсами GPU в масштабе стало хаотичным – потери, проблемы с производительностью и стремительно растущие затраты теперь являются нормой. Платформа ScaleOps была создана, чтобы исправить это. Она предоставляет комплексное решение для управления и оптимизации ресурсов GPU в облачных средах, позволяя предприятиям эффективно и экономично запускать LLM и ИИ-приложения, одновременно улучшая производительность."

Как это внедрить у вас

Если вы сталкиваетесь с аналогичными проблемами в управлении GPU-ресурсами и хотите сократить издержки, ИИ-агент может стать вашим решением. С чего начать:

• Проведите аудит использования GPU. Выявите, где происходят наибольшие потери и неэффективность в вашей текущей инфраструктуре.
• Определите ключевые метрики. Установите чёткие показатели, такие как коэффициент использования GPU, время загрузки моделей и затраты, которые вы хотите улучшить.
• Начните с пилотного проекта. Внедрите ИИ-агента на одном из ваших менее критичных, но ресурсоёмких ИИ-приложений, чтобы протестировать его эффективность и собрать данные.
• Постепенно масштабируйте. После успешного пилота расширяйте использование агента на другие ИИ-модели и рабочие нагрузки, постепенно передавая ему больше функций.

Если этот кейс похож на то, что происходит у вас, наш менеджер поможет разобраться: бесплатно проанализирует ваш бизнес и нишу и подскажет, где ИИ-агент даст реальный результат именно в вашем случае. Написать менеджеру