Bbabo NET

Наука & Технологии Новини

Сървъри с GPU все по-често се наемат за обучение на AI, а за година операторите са спечелили 6,6 милиарда рубли от тях

Сървърите с графични процесори (GPU) за „тежки“ технически задачи са във все по-голямо търсене на руския пазар на облачни услуги. Така делът на наемането на такива сървъри за обучение на модели с изкуствен интелект (AI) през 2023 г. е 5,4%. Ведомости съобщиха за това с позоваване на Дмитрий Горкавенко, директор по бизнес развитие в iKS-Consulting.

Събеседникът на изданието уточни, че общите приходи на операторите от наемане на такива сървъри през миналата година възлизат на почти 6,6 милиарда рубли. В същото време през 2022 г. услугата за наем на сървъри с графични процесори възлиза на 4%, или 3,7 милиарда рубли. Тоест приходите са се увеличили с 44%.

Други 4,8% (5,9 милиарда рубли) през 2023 г. се дължат на изчислителни услуги на суперкомпютри. Година по-рано тази услуга генерира 2,5 пъти по-малко приходи - 2,4 милиарда рубли, или 2,6% от общите приходи.

Общият обем на руския пазар за облачни инфраструктурни услуги (IaaS и PaaS) през 2023 г. е 121,4 милиарда рубли, което е с 25% повече от 2022 г., когато общият доход на сегмента възлиза на 90,6 милиарда рубли.

Според прогнозите на iKS-Consulting до 2030 г. делът на приходите от услуги за наемане на сървъри с графични процесори ще се удвои почти до 8,6%, или до 50,3 милиарда рубли, при общ пазарен обем от 585,1 милиарда рубли.

Сървърите с GPU се използват по-специално за обучение на генеративни модели, разпознаване и синтез на реч, цифрови асистенти или разпознаване на лица във видео поток. Но задачите за такива сървъри могат да бъдат много различни. Нашите клиенти, например, работят на GPU сървъри с графики и видео, организират VDI, излъчват и конвертират „тежки“ видеоклипове и изпълняват особено изискващи производителност програми за изобразяване, 3D графики и моделиране върху тях.

За такива цели, разбира се, ви е необходим мощен хардуер. Разполагаме с ускорители Tesla® V100s, Tesla® A40 и Tesla® A100 с двойна прецизност. Такива ускорители осигуряват 2-3% повече надеждност и надеждност на изчисленията от популярните модели NVidia® GTX 3080, а обучението на невронни мрежи е 8 пъти по-бързо, отколкото на хардуер с процесор. Повече информация за облачните услуги на OXYGEN можете да намерите на този линк.

Работите ли с GPU сървъри? Какви проблеми решавате с тяхна помощ? Кои модели ускорители смятате за най-добрите на пазара? Разкажете ни за това в коментарите!

И не забравяйте да се абонирате за нашия канал в Telegram, където не само публикуваме новини за ИТ, но също така говорим за облаци, центрове за данни и киберсигурност.

Сървъри с GPU все по-често се наемат за обучение на AI, а за година операторите са спечелили 6,6 милиарда рубли от тях