IaaS z GPU | Polska chmura dla biznesu Polcom

Czym jest Polcom IaaS z GPU?

Polcom IaaS z GPU to usługa polegająca na dostarczaniu maszyn wirtualnych wyposażonych w dedykowane procesory graficzne. Środowisko zostało zaprojektowane do obsługi obciążeń wymagających masowego przetwarzania równoległego, takich jak trenowanie modeli, fine-tuning, inferencja, obliczenia graficzne wysokiej gęstości oraz praca z dużymi zbiorami danych.

W praktyce oznacza to możliwość korzystania z wysokowydajnych zasobów GPU bez konieczności zakupu własnych serwerów, projektowania infrastruktury, utrzymywania systemów chłodzenia, zabezpieczania zasilania i zarządzania środowiskiem data center. Organizacja może skoncentrować się na rozwoju projektu AI, a nie na budowie i utrzymaniu zaplecza sprzętowego.

Usługa jest dostępna w ramach Polcom AI Cloud i może wspierać zarówno projekty pilotażowe, jak i środowiska produkcyjne wymagające stabilnych zasobów obliczeniowych, kontroli nad lokalizacją danych oraz możliwości skalowania wraz ze wzrostem zapotrzebowania na moc.

Do czego można wykorzystać IaaS z GPU?

Trenowanie modeli AI

Dedykowane zasoby GPU mogą wspierać proces trenowania modeli na dużych zbiorach danych, gdzie liczy się równoległe przetwarzanie, wysoka przepustowość i stabilna dostępność mocy obliczeniowej.

Fine-tuning modeli językowych

IaaS z GPU może być wykorzystany do dostrajania modeli pod konkretne zadania, domeny, języki, style odpowiedzi lub wymagania organizacji. To ważne w projektach, w których gotowy model wymaga lepszego dopasowania do firmowego kontekstu.

Inferencja modeli AI

Usługa może wspierać uruchamianie modeli w środowiskach produkcyjnych, w których istotne są czas odpowiedzi, liczba obsługiwanych zapytań i przewidywalność działania aplikacji.

Praca z dużymi zbiorami danych

Zasoby GPU mogą przyspieszać przetwarzanie danych, analizę dokumentów, operacje na dużych wolumenach informacji oraz zadania wymagające intensywnych obliczeń równoległych.

Multimodal AI i generatywna AI

Środowisko może wspierać projekty wykorzystujące tekst, obraz, wideo, dane przestrzenne lub inne formaty, w których modele AI wymagają dużej ilości pamięci GPU i wysokiej przepustowości.

Obliczenia graficzne wysokiej gęstości

IaaS z GPU może być wykorzystywany także w zadaniach związanych z renderowaniem, symulacjami, wizualizacją danych oraz innymi obciążeniami wymagającymi akceleracji graficznej.

Infrastruktura GPU może wspierać różne scenariusze, w których standardowe zasoby CPU są niewystarczające lub nieefektywne kosztowo. Dotyczy to szczególnie projektów opartych na sztucznej inteligencji, uczeniu maszynowym, analizie dużych zbiorów danych i przetwarzaniu treści multimedialnych.

Parametry techniczne środowiska GPU

Polcom IaaS z GPU bazuje na infrastrukturze przygotowanej do obsługi wymagających obciążeń AI i high performance computing. Kluczowe znaczenie ma tu nie tylko sama karta graficzna, ale także sposób jej udostępnienia, izolacja zasobów, przepustowość pamięci i wydajność całego środowiska towarzyszącego.

NVIDIA MIG, czyli Multi-Instance GPU
Technologia MIG umożliwia sprzętowy podział fizycznej karty GPU na odizolowane instancje. Dzięki temu organizacja może korzystać z części zasobów GPU, co pozwala optymalizować koszty przy mniejszych lub bardziej przewidywalnych obciążeniach.

PCI Passthrough
PCI Passthrough pozwala bezpośrednio mapować fizyczny układ GPU do maszyny wirtualnej z pominięciem warstwy wirtualizacji. Takie rozwiązanie ogranicza opóźnienia systemowe i umożliwia wykorzystanie pełnej wydajności sprzętowej.

Infrastruktura towarzysząca
Pamięć RAM DDR5 oraz przestrzeń dyskowa oparta na protokole NVMe wspierają sprawny przepływ danych w całym środowisku. Ma to znaczenie zwłaszcza w projektach, w których duże wolumeny danych muszą być szybko odczytywane, przetwarzane i zapisywane.

Skalowalność środowiska
Zasoby mogą być zwiększane o kolejne jednostki GPU w ramach istniejącego środowiska. Dzięki temu infrastruktura może rozwijać się wraz z projektem, rosnącą liczbą użytkowników, większymi modelami lub wyższym zapotrzebowaniem na moc obliczeniową.

Karty NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition
Infrastruktura bazuje na kartach NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition. Każda jednostka dysponuje 96 GB pamięci GDDR7, co pozwala realizować wymagające projekty z obszaru multimodal AI, physical AI, generatywnej AI oraz zaawansowanej analizy danych.

Kluczowe korzyści IaaS z GPU

Przewidywalność kosztów

Organizacja może korzystać z zasobów GPU w oparciu o umowy dopasowane do skali i czasu trwania projektu, bez konieczności ponoszenia wysokich nakładów inwestycyjnych na własny sprzęt.

Niskie opóźnienia

Fizyczna lokalizacja infrastruktury w Polsce wspiera krótkie czasy odpowiedzi dla modeli i aplikacji uruchamianych w regionie. Ma to znaczenie szczególnie w projektach, w których liczy się szybka reakcja systemu.

Ciągłość innowacji

Dostęp do nowoczesnych generacji układów GPU pozwala rozwijać projekty AI bez konieczności kosztownej wymiany własnej infrastruktury co kilka lat.

Suwerenność danych

Przetwarzanie i przechowywanie danych w polskiej infrastrukturze daje większą kontrolę nad lokalizacją środowiska, ochroną własności intelektualnej i sposobem obsługi danych wykorzystywanych w projektach AI.

Elastyczne skalowanie

Środowisko może być rozwijane wraz z rosnącymi wymaganiami projektu, większymi modelami, większą liczbą użytkowników lub wzrostem zapotrzebowania na moc obliczeniową.

Wsparcie eksperckie

Zespół Polcom może wspierać dobór parametrów infrastruktury do konkretnego scenariusza biznesowego i technologicznego, tak aby środowisko odpowiadało realnym wymaganiom projektu.

Usługa IaaS z GPU udostępniana w ramach Polcom AI Cloud pozwala korzystać z wysokowydajnej infrastruktury obliczeniowej bez konieczności inwestowania we własne serwery, akceleratory graficzne, systemy chłodzenia i zaplecze data center. To rozwiązanie dla organizacji, które chcą szybciej rozpocząć projekty AI, zachować kontrolę nad środowiskiem i przewidywalnie planować koszty.

IaaS z GPU czy własna infrastruktura?

Budowa własnej infrastruktury GPU wymaga dużych nakładów inwestycyjnych, dostępu do odpowiedniego zaplecza data center, wiedzy technicznej, planowania chłodzenia, zasilania, bezpieczeństwa i utrzymania sprzętu. Dla wielu organizacji może to być bariera, szczególnie wtedy, gdy projekt AI jest na etapie pilotażu lub jego skala będzie zmieniać się w czasie.

Model IaaS z GPU pozwala korzystać z mocy obliczeniowej bez konieczności samodzielnego zakupu i utrzymywania akceleratorów graficznych. Organizacja może dobrać zasoby do aktualnych potrzeb projektu, a następnie skalować środowisko wraz z rozwojem aplikacji, większymi modelami lub rosnącą liczbą użytkowników.

Porównanie Polcom IaaS z GPU vs własna infrastruktura

Dla kogo jest IaaS z GPU?

Firmy rozwijające własne modele AI

IaaS z GPU może zapewnić środowisko do trenowania modeli, fine-tuningu, testowania architektur i uruchamiania obciążeń wymagających intensywnego przetwarzania równoległego.

Zespoły data science, machine learning i MLOp

Dedykowane zasoby GPU mogą wspierać eksperymenty, pipeline’y ML, walidację modeli, optymalizację wydajności oraz wdrażanie modeli do środowisk produkcyjnych.

Software house’y budujące aplikacje AI

Usługa może być zapleczem infrastrukturalnym dla aplikacji wykorzystujących modele językowe, generatywną AI, analizę danych, przetwarzanie obrazu lub inne funkcje wymagające akceleracji GPU.

Organizacje wdrażające chatboty i asystentów AI

IaaS z GPU może wspierać uruchamianie modeli wykorzystywanych w chatbotach, asystentach AI, narzędziach automatyzacji procesów oraz aplikacjach pracujących z dużą liczbą zapytań.

Firmy przetwarzające duże zbiory danych i multimedia

Infrastruktura GPU może wspierać analizę dokumentów, obrazów, wideo, danych multimodalnych oraz dużych wolumenów informacji wymagających wysokiej przepustowości.

Instytucje publiczne i branże regulowane

Usługa może być ważna dla podmiotów, które potrzebują większej kontroli nad lokalizacją danych, środowiskiem przetwarzania i zgodnością z wewnętrznymi wymaganiami bezpieczeństwa.

Organizacje szukające alternatywy dla globalnych chmur publicznych

Polcom IaaS z GPU może być wykorzystany przez firmy, które chcą ograniczyć zależność od globalnych dostawców i realizować projekty AI w polskiej infrastrukturze.

Polcom IaaS z GPU jest przeznaczony dla organizacji, które potrzebują wysokiej mocy obliczeniowej do projektów AI, machine learning, przetwarzania danych lub zaawansowanych obliczeń graficznych, ale nie chcą budować i utrzymywać własnej infrastruktury GPU.

Kiedy warto wybrać IaaS z GPU?

Polcom IaaS z GPU warto rozważyć wtedy, gdy projekt wymaga dużej mocy obliczeniowej, ale budowa własnej infrastruktury GPU byłaby zbyt kosztowna, czasochłonna lub trudna do utrzymania. Dotyczy to zarówno organizacji rozpoczynających pierwsze projekty AI, jak i firm, które rozwijają bardziej zaawansowane środowiska machine learning, generatywnej AI lub analizy danych.

Usługa może być dobrym wyborem, jeśli organizacja:

potrzebuje mocy GPU do trenowania, fine-tuningu lub inferencji modeli AI,
chce uruchomić projekt bez inwestowania we własne serwery i akceleratory graficzne,
pracuje na dużych zbiorach danych, dokumentów, obrazów, wideo lub materiałów multimodalnych,
potrzebuje środowiska zlokalizowanego w Polsce,
chce ograniczyć zależność od globalnych chmur publicznych,
szuka infrastruktury, którą można skalować wraz z rozwojem projektu,
potrzebuje wsparcia w doborze parametrów technicznych środowiska,
chce zachować większą kontrolę nad danymi, własnością intelektualną i środowiskiem obliczeniowym.

Polcom IaaS z GPU może wspierać zarówno projekty proof of concept, jak i środowiska produkcyjne wymagające stabilnych zasobów obliczeniowych.

Jak dobrać zasoby GPU do projektu AI?

Rodzaj obciążenia

Trenowanie, fine-tuning, inferencja, analiza danych, przetwarzanie obrazu i renderowanie mogą wymagać innej konfiguracji zasobów GPU, pamięci operacyjnej i przestrzeni dyskowej.

Wielkość modelu i zapotrzebowanie na pamięć GPU

Im większy model lub bardziej złożone dane wejściowe, tym większe znaczenie ma ilość dostępnej pamięci GPU oraz przepustowość całego środowiska.

Oczekiwany czas odpowiedzi

W aplikacjach produkcyjnych, chatbotach, asystentach AI i systemach obsługujących użytkowników końcowych ważna jest nie tylko sama moc obliczeniowa, ale także stabilność odpowiedzi i przewidywalność działania.

Skala użytkowania

Liczba użytkowników, częstotliwość zapytań, długość kontekstu, wielkość wsadów danych i czas pracy środowiska wpływają na to, jaką konfigurację warto wybrać na start.

Możliwość rozwoju projektu

Warto uwzględnić nie tylko aktualne potrzeby, ale też planowany rozwój rozwiązania. Środowisko GPU powinno dawać możliwość skalowania wraz ze wzrostem obciążenia.

Dobór zasobów GPU powinien wynikać z rodzaju obciążenia, wielkości modelu, wolumenu danych, oczekiwanej wydajności oraz etapu rozwoju projektu. Inne wymagania będzie miało środowisko do eksperymentów data science, inne aplikacja produkcyjna obsługująca użytkowników w czasie rzeczywistym, a jeszcze inne proces trenowania lub fine-tuningu dużego modelu.

Jak wygląda uruchomienie IaaS z GPU?

Uruchomienie środowiska GPU w modelu IaaS może zostać dopasowane do potrzeb konkretnego projektu. Organizacja nie musi samodzielnie projektować całej infrastruktury od podstaw, ponieważ korzysta z gotowego zaplecza Polcom AI Cloud i wsparcia zespołu technicznego.

Analiza scenariusza użycia
Na początku określane są cele projektu, typ obciążeń, wymagania dotyczące wydajności, dane wejściowe, model pracy oraz oczekiwany poziom skalowalności.

Dobór konfiguracji infrastruktury
Na podstawie wymagań dobierane są zasoby GPU, pamięć RAM, przestrzeń dyskowa, sposób udostępnienia GPU oraz parametry środowiska potrzebne do obsługi konkretnego zadania.

Przygotowanie środowiska w Polcom AI Cloud
Maszyny wirtualne z GPU są konfigurowane w odseparowanej infrastrukturze, z uwzględnieniem wymagań dotyczących wydajności, bezpieczeństwa, dostępności i lokalizacji danych.

Testy i optymalizacja
Po uruchomieniu środowiska możliwe jest sprawdzenie wydajności, analiza obciążenia, optymalizacja konfiguracji i dopasowanie zasobów do rzeczywistego sposobu wykorzystania.

Skalowanie wraz z rozwojem projektu
W miarę wzrostu zapotrzebowania na moc obliczeniową środowisko może być rozwijane o kolejne zasoby GPU, pamięć i przestrzeń dyskową.

Uruchom projekt AI na infrastrukturze GPU w Polcom AI Cloud

Polcom IaaS z GPU pozwala korzystać z wysokowydajnej infrastruktury obliczeniowej bez konieczności budowania własnego zaplecza sprzętowego i data center. To rozwiązanie dla organizacji, które chcą rozwijać projekty AI, machine learning, fine-tuning, inferencję lub analizę dużych zbiorów danych w skalowalnym środowisku zlokalizowanym w Polsce.

Skontaktuj się z Polcom i sprawdź, jak dobrać zasoby GPU do Twojego projektu AI.

Polska infrastruktura dla wymagających projektów AI

W projektach AI znaczenie ma nie tylko moc obliczeniowa, ale także lokalizacja środowiska, kontrola nad danymi i przewidywalność infrastruktury. Dotyczy to szczególnie organizacji, które pracują na danych poufnych, dokumentacji technicznej, danych klientów, własności intelektualnej lub zasobach objętych wewnętrznymi procedurami bezpieczeństwa.

Polcom IaaS z GPU działa w ramach Polcom AI Cloud, czyli infrastruktury zlokalizowanej w Polsce. Takie podejście wspiera organizacje, które chcą rozwijać projekty AI bez przekazywania danych do publicznych środowisk globalnych dostawców i bez budowy własnego zaplecza data center.

Lokalna infrastruktura może być szczególnie istotna w projektach realizowanych przez instytucje publiczne, firmy z sektorów regulowanych, organizacje przetwarzające dane wrażliwe oraz podmioty, które chcą zachować większą kontrolę nad środowiskiem obliczeniowym.

Najczęściej zadawane pytania o IaaS z GPU

IaaS z GPU to usługa udostępniania infrastruktury obliczeniowej w modelu Infrastructure as a Service, w której maszyny wirtualne są wyposażone w dedykowane procesory graficzne. Takie środowisko wspiera obciążenia wymagające wysokiej mocy obliczeniowej, na przykład trenowanie modeli AI, fine-tuning, inferencję, analizę danych i przetwarzanie multimediów.

Usługa może być wykorzystywana do trenowania modeli AI, dostrajania modeli, uruchamiania inferencji, analizy dużych zbiorów danych, przetwarzania obrazów i wideo, generatywnej AI, multimodal AI, symulacji, renderingu oraz innych zadań wymagających akceleracji GPU.

NVIDIA MIG pozwala podzielić fizyczną kartę GPU na odizolowane instancje, dzięki czemu można korzystać z części zasobów GPU i lepiej dopasować koszt do mniejszego obciążenia. PCI Passthrough polega na bezpośrednim mapowaniu fizycznego układu GPU do maszyny wirtualnej, co pozwala ograniczyć opóźnienia i wykorzystać pełną wydajność sprzętową.

Nie. Organizacja korzysta z infrastruktury Polcom AI Cloud bez konieczności samodzielnego kupowania serwerów, akceleratorów GPU, systemów chłodzenia, zasilania i zaplecza data center.

Tak. Zasoby GPU mogą być rozwijane wraz z projektem, większymi modelami, rosnącą liczbą użytkowników lub wyższym zapotrzebowaniem na moc obliczeniową.

Infrastruktura bazuje na kartach NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition. Każda jednostka dysponuje 96 GB pamięci GDDR7, co pozwala realizować wymagające projekty z obszaru multimodal AI, physical AI, generatywnej AI oraz zaawansowanej analizy danych.

Tak. Usługa może wspierać zarówno projekty pilotażowe i proof of concept, jak i środowiska produkcyjne wymagające stabilnej mocy obliczeniowej, przewidywalności działania i możliwości skalowania.

Tak. Polcom IaaS z GPU działa w ramach Polcom AI Cloud, czyli infrastruktury zlokalizowanej w Polsce. Ma to znaczenie dla organizacji, które chcą zachować większą kontrolę nad lokalizacją danych, środowiskiem przetwarzania i własnością intelektualną.

Tak, może być taką alternatywą dla organizacji, które szukają infrastruktury GPU dostępnej w Polsce i chcą ograniczyć zależność od globalnych dostawców chmurowych w projektach AI.

Tak. Zespół Polcom wspiera dobór parametrów infrastruktury do konkretnego scenariusza biznesowego i technologicznego, uwzględniając typ obciążenia, wymagania wydajnościowe, skalę projektu i oczekiwaną możliwość rozwoju środowiska.