Привет, Хабр!

Первая версия GPUGO решала MVP-задачу: через неё можно было выбрать GPU, оформить аренду и приступить к работе. Но работающий сервис и цельный продукт — не одно и то же. 1.0 была для нас пробой пера. Она решила главную задачу: позволила запустить сервис, выйти к пользователям и проверить идею в реальной работе. Но одновременно показала ограничения выбранного подхода.

Каждая последующая ветвь развития рисковала превратиться в очередную пристройку к временному фундаменту. Можно было неделями вносить микроизменения, обсуждать расположение отдельных кнопок и постепенно обрастать решениями, которые хорошо работают только в текущем сценарии. Для небольшой команды это слишком дорогой путь: время уходит, а пространство для развития становится только теснее.

Поэтому мы решили заново заложить основу платформы.

GPUGO 2.0: смелая концепция

GPUGO 2.0 задумывалась не как набор новых экранов и не как редизайн ради редизайна. В ее основе лежит расширяемая архитектура, рассчитанная не только на сегодняшний сценарий аренды GPU, но и на дальнейшее развитие платформы. Новые способы работы с вычислительными ресурсами, дополнительные сервисы и самостоятельные продукты должны встраиваться в общую систему, а не существовать в виде разрозненных пристроек.

Если продолжать аналогию, первая версия была видимым побегом, а вторая стала корневой системой. У бамбука долгое время почти ничего не происходит на поверхности: сначала он разрастается под землей, чтобы затем быстро пойти вверх. Примерно так мы воспринимаем GPUGO 2.0 — не как конечную точку, а как основу для следующего этапа роста.

Такая архитектура дает нам необходимую свободу развития. Мы можем добавлять новые пользовательские сценарии, менять состав услуг и объединять разные продукты в одной рабочей области, не перестраивая для каждого из них всю платформу заново. Пользователь при этом остается внутри знакомой системы: с единым аккаунтом, балансом, каталогом и инструментами управления.

Пользователь уже видит первые результаты этой работы: новый лендинг, публичный каталог и переработанную рабочую область. Но главное изменение находится глубже — теперь GPUGO можно последовательно развивать в полноценную экосистему продуктов на базе GPU-инфраструктуры.

О конкретных следующих шагах пока рассказывать рано. Скажем лишь, что GPUGO 2.0 мы создавали с расчетом на гораздо большее, чем один сценарий аренды GPU.

Обновлённый лендинг

Новый лендинг должен за несколько минут ответить на три вопроса:

  • что предлагает GPUGO;

  • какое оборудование доступно;

  • как перейти к аренде.

Поэтому публичная часть стала самостоятельной витриной продукта. На ней можно познакомиться с платформой, перейти в актуальный каталог и после этого зарегистрировать аккаунт.

Визуально лендинг стал контрастнее: темный фон и яркие акценты новой двухцветной айдентики. Публичная часть должна привлекать внимание, поэтому здесь больше визуальных элементов и крупных смысловых блоков.

Актуальный каталог можно изучить до регистрации

До создания аккаунта пользователь может посмотреть доступные GPU, сравнить характеристики и стоимость, а затем выбрать подходящую конфигурацию.

В карточке собрана основная информация:

  • модель GPU;

  • объем видеопамяти;

  • параметры конфигурации;

  • стоимость аренды;

  • текущая доступность.

Например, сейчас в публичном каталоге представлена NVIDIA GeForce RTX 5090 с 32 ГБ VRAM, 8 vCPU и 32 ГБ RAM по цене от 57 рублей в час. Там же показывается, сколько конфигураций доступно для запуска.

Фильтры позволяют быстрее перейти от общего списка к подходящему оборудованию. Вместо абстрактного обещания предоставить вычислительные мощности будущий пользователь сразу видит конкретный продукт.

Рабочая область вместо одной аренды

На лендинге пользователь знакомится с GPUGO. После входа фокус меняется: вместо рассказа о возможностях платформы нужны конкретные данные — какие pod и хранилища созданы, что сейчас работает и во что обходится использование ресурсов.

В первой версии основной сценарий строился вокруг отдельной аренды. В GPUGO 2.0 появился уровень выше — рабочая область, из которой можно создавать несколько pod и облачных хранилищ, управляя ими с одного аккаунта.

Личный кабинет мы сделали визуально спокойнее и плотнее публичной части. Здесь на первом месте не оформление, а состояние инфраструктуры и доступные действия. В одной рабочей области собраны запущенные ресурсы, хранилища, потребление и расходы.

При этом мы не стали навязывать один вариант оформления. В GPUGO 2.0 появился переключатель между темной и светлой темами. Кто-то работает вечером рядом с темными окнами, а кому-то привычнее светлый интерфейс — теперь режим можно выбрать самостоятельно.

В результате личный кабинет воспринимается как центр управления работой в GPUGO.

GPU можно остановить, а данные оставить

Одно из главных изменений GPUGO 2.0 касается хранения данных.

В первой версии объем диска был связан с арендуемыми видеокартами: на одну GPU приходилось 474 ГБ. При этом использовался общий накопитель сервера объемом 4096 ГБ, а условная доля пользователя не являлась отдельным зарезервированным хранилищем. Если свободное место раньше занимали другие аренды, рассчитывать на весь объем уже не получалось.

В GPUGO 2.0 мы разделили вычисления и долгосрочное хранение.

Диск этой аренды

Каждый pod получает диск объемом 100 ГБ и возможность взять до 4 ТБ дополнительно. Он предназначен для файлов, которые нужны непосредственно во время текущего запуска.

Этот диск существует вместе с pod: при его остановке данные удаляются. Поэтому важные модели, датасеты и результаты работы на нем лучше не оставлять.

Облачное хранилище

Для данных, которые должны пережить остановку pod, можно отдельно создать и подключить облачное хранилище объемом до 4 ТБ. Оно закреплено за аккаунтом и оплачивается независимо от вычислительных ресурсов.

Пользователь может завершить работу, остановить GPU и продолжить хранить необходимые файлы. Это позволяет не оплачивать простой видеокарты только ради того, чтобы сохранить датасет, модель или результаты вычислений.

При следующем запуске данные остаются в облачном хранилище, пока оно оплачивается.

Тип хранения

Объем

После остановки pod

За что платит пользователь

Диск этой аренды

100 ГБ (+ до 4 ТБ дополнительно, но без постоянного хранения)

Данные удаляются

Входит в текущий запуск

Постоянное хранилище

До 4 ТБ

Данные сохраняются

За хранение отдельно от GPU

Для пользователя это означает простое разделение: GPU можно арендовать тогда, когда нужны вычисления, а хранение оплачивать только тогда, когда нужно сохранять файлы.

Биллинг поминутно или на фиксированный срок

Еще одно заметное изменение GPUGO 2.0 — полноценный поминутный биллинг.

В режиме «Поминутная» пользователь пополняет внутренний баланс, после чего стоимость работающих ресурсов регулярно списывается с него по мере использования. Не нужно заранее угадывать, сколько часов займет обучение, генерация или другой эксперимент: завершили задачу — остановили pod и перестали платить за GPU.

Состояние баланса, потребление ресурсов и текущие расходы можно контролировать из рабочей области.

Для задач с заранее понятной продолжительностью сохранился режим «Фикс». Пользователь выбирает период аренды на N часов и оплачивает его целиком. Такой вариант удобен, когда нужно заранее зафиксировать время работы и итоговую стоимость запуска.

Режим

Как проходит оплата

Когда подходит

Поминутная

Регулярные списания с внутреннего баланса по мере работы pod

Продолжительность задачи заранее неизвестна

Фикс

Единый платеж за выбранные N часов

Время работы известно заранее

В результате пользователь сам выбирает, что важнее для конкретной задачи: гибко платить за фактическое время работы или сразу зафиксировать период аренды.

Краткий итог

GPUGO 1.0 доказала, что базовый сценарий аренды GPU работает. Во второй версии мы начали собирать новую архитектуру. Не все обозначенные изменения выглядят революционными по отдельности. Но вместе они определяют, воспринимается ли сервис как набор разрозненных экранов или как единый продукт.

Это и есть тот фундамент, ради которого мы решили не достраивать первую версию бесконечными «пристройками».

Что дальше

Напоследок — one more thing.

В GPUGO 2.0 появилась полноценная система промокодов. Мы планируем использовать ее не только для акций, но и как способ благодарить пользователей, которые помогают нам развивать платформу.

Если у вас уже есть опыт аренды GPU на нашей платформе 2.0, расскажите в комментариях, каким вы видите будущее сервиса: какие сценарии хотелось бы проходить быстрее, каких возможностей вам не хватает и что в новой версии уже выглядит удачно. Авторы наиболее содержательной и конструктивной обратной связи могут получить промокоды от администрации и продолжить знакомство с GPUGO с приятными бонусами.

Речь не о награде за положительный отзыв. Нам интереснее конкретные наблюдения, идеи и опыт, которые можно превратить в следующие улучшения платформы.

Опробовать GPUGO 2.0 можно на gpugo.ru.

Наш Telegram: https://t.me/GpuGo

Бот поддержки: https://t.me/gpugo_support_bot

Предложения и заявки на аренду VPS: info@gpugo.ru

Прямая обратная связь: https://t.me/Vladimir_dmdrtt