IaaS z GPU
Infrastruktura obliczeniowa dla projektów AI
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.
Parametry techniczne:
- NVIDIA MIG (Multi-Instance GPU) – sprzętowy podział fizycznej karty na odizolowane instancje, z możliwością wykorzystania części zasobów GPU. Pozwala to optymalizować koszty przy mniejszych obciążeniach.
- PCI Passthrough – bezpośrednie mapowanie fizycznego układu GPU do maszyny wirtualnej z pominięciem warstwy wirtualizacji. Takie rozwiązanie ogranicza opóźnienia systemowe i pozwala wykorzystać pełną wydajność sprzętową.
- Infrastruktura towarzysząca – pamięć RAM DDR5 oraz przestrzeń dyskowa oparta na protokole NVMe zapewniają sprawny przepływ danych w całym środowisku.
- Skalowalność – możliwość zwiększania zasobów o kolejne jednostki GPU w ramach istniejącego środowiska, wraz z rozwojem projektu i rosnącym zapotrzebowaniem na moc obliczeniową.
Infrastruktura bazuje na najnowszych kartach NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition. Każda jednostka dysponuje 96 GB ultraszybkiej pamięci GDDR7, co pozwala realizować wymagające projekty z obszaru multimodal AI, physical AI, generatywnej AI oraz zaawansowanej analizy danych.
Kluczowe korzyści usługi IaaS z GPU
Usługa IaaS z GPU udostępniana w ramach Polcom AI Cloud pozwala korzystać z wysokowydajnej infrastruktury 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.
Najważniejsze korzyści:
- Przewidywalność kosztów – możliwość korzystania 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.
- Ciągłość innowacji – dostęp do nowoczesnych generacji układów GPU bez konieczności kosztownej wymiany własnej infrastruktury co kilka lat.
- Suwerenność danych – przetwarzanie i przechowywanie danych w polskiej infrastrukturze, z większą kontrolą nad lokalizacją środowiska i ochroną własności intelektualnej.
- Elastyczne skalowanie – możliwość rozwijania środowiska wraz z rosnącymi wymaganiami projektu AI.
- Wsparcie eksperckie – dostęp do zespołu, który pomaga dobrać parametry infrastruktury do konkretnego scenariusza biznesowego i technologicznego.
Rozwiązanie jest przeznaczone szczególnie dla
- Firm rozwijających własne modele AI lub modele po fine-tuningu
- Zespołów data science, machine learning i MLOps
- Software house’ów budujących aplikacje oparte na AI
- Organizacji wdrażających chatboty, asystentów AI i automatyzację procesów
- Firm przetwarzających duże zbiory danych, dokumentów lub materiałów multimedialnych
- Instytucji publicznych i branż regulowanych
- Podmiotów, które nie chcą przesyłać danych do publicznych modeli zewnętrznych
- Organizacji szukających alternatywy dla globalnych chmur publicznych w projektach AI