Обновить
5
0
Станислав Обидин@Stanislav_ITE

Пользователь

Отправить сообщение

GPU Server and AI Infrastructure: тренды архитектуры 2030

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение15 мин
Охват и читатели1.4K

Мы в OpenYard внимательно следим за тем, как развивается инфраструктура для искусственного интеллекта — от железа до сетей и архитектуры дата-центров. Причём это не просто рабочая необходимость, а и то, что нам самим по-настоящему интересно. В эту статью попали материалы, которые мы собираем и анализируем в процессе исследований для наших новых продуктов. Здесь собраны ключевые тренды, которые уже начинают влиять на то, как мы будем строить свою инфраструктуру и запускать модели ИИ в ближайшие 5–7 лет.

Материал подойдет тем, кто работает с железом, инфраструктурой, занимается высокопроизводительными вычислениями или просто интересуется, как будут выглядеть дата-центры завтрашнего дня.

Читать далее

Как устроена платформа автоматизации процессов разработки MLOps Platform #CloudMTS

Время на прочтение5 мин
Охват и читатели1.7K
Привет, Хабр!

В прошлой статье я рассказывал, как мы строим сервисы для разработчиков ИИ и, в частности, коснулся истории появления нашей MLOps Platform. Сегодня мне хотелось бы показать ее изнутри — поделиться возможностями и показать инструменты под капотом.

Надеюсь, получилось достаточно подробно. А для всего остального есть комментарии: не стесняйтесь задавать вопросы, я обязательно отвечу всем интересующимся. Поехали!


Читать дальше →

Как VisionLabs создает модели компьютерного зрения с помощью GPU SuperCloud

Время на прочтение7 мин
Охват и читатели4.4K
В предыдущей статье я рассказывал, как мы в #CloudMTS строим облачные сервисы для разработчиков ИИ. В частности, я коснулся эволюции нашего GPU SuperCloud в MLOps Platform. И если последний сервис сейчас находится в режиме бета-тестирования, то GPU SuperCloud активно используют наши клиенты.

Сегодня я хочу поделиться с вами опытом компании VisionLabs, которая применяет наш IaaS на GPU для решения задач компьютерного зрения. Под катом — интересные подробности о работе сервиса на реальном кейсе Computer Vision-компании.


Читать дальше →

Строим сервисы для разработчиков ИИ: как наш GPU SuperCloud эволюционировал до автоматизированной MLOps Platform

Время на прочтение6 мин
Охват и читатели3K
Роботы вошли в нашу жизнь. Мы пользуемся ими на повседневной основе, подчас даже не замечая этого. ИИ звонит нам и отвечает на наши звонки. Сейчас даже проезд в метро можно оплатить лицом.

Динамичный рост рынка технологий искусственного интеллекта закономерно породил спрос на инфраструктуру для их разработки. Особенность построения моделей искусственного интеллекта состоит в том, что для их обучения требуются очень мощные и производительные решения. Под катом мы поговорим о том, как начался наш путь в сервисы для ИИ и к чему мы пришли сейчас. Коснемся и исторических моментов, и планов на ближайшее будущее.


Читать дальше →

Информация

В рейтинге
Не участвует
Зарегистрирован
Активность

Специализация

Директор по продукту, Архитектор программного обеспечения
Ведущий