Как мы за неделю подружили DeepSeek-R1 с отечественными процессорами ARM64, NVIDIA A100 в 100% отечественном сервере
Всем привет!
Меня зовут Алфёров Валентин, я директор по развитию компании Е-Флопс. В этой статье хочу поделиться с вами опытом нашего инженера-тестировщика, который рассказал мне эту историю, продемонстрировал результат и даже уговорил записать видео об этом))). Всё, что написано дальше, рассказ Сергея Шишкина от первого лица.
Дисклеймер: мы не пытаемся сказать, что сделали нечто революционное. LLM на GPU‑ускорителях запускали многие. Но запустить её на реальном сервере с отечественными ARM‑процессорами, с двумя NVIDIA Tesla A100, в изолированном контуре - и чтобы она ещё работала без падений - это оказалось нетривиальным квестом.
Делимся результатом и рецептом.
1. Зачем нам вообще локальная LLM?
Коротко про LLM и «ИИ»
Большие языковые модели (LLM) - это не магия, а очень большие нейросети, обученные предсказывать следующий токен (кусочек текста). Их называют «ИИ», потому что они умеют обобщать, писать код, отвечать на вопросы и даже шутить. Но под капотом - матричные умножения, attention и гигабайты весов.
Почему локально, а не ChatGPT?
Мы разрабатываем и тестируем железо и софт, пишем тонны документации. Использовать облачные LLM у нас нет возможности исходя из внутренних регламентов безопасности использования данных: данные уходят вовне, а у нас есть жесткие требования к информационной безопасности. Поэтому мы решили поднять собственную LLM внутри закрытого контура, на собственных серверах.
Кроме того, мы хотели проверить:
• Как отечественные процессоры с архитектурой ARM64 (96 ядер на вычислительный модуль) справляются с инференсом LLM;
