Google разрешила платить мимо кассы Google разрешила платить мимо кассы Актёр клонировал голос, чтобы отбиться от пиратов Актёр клонировал голос, чтобы отбиться от пиратов TSMC переводит ИИ на свет TSMC переводит ИИ на свет YouTube судят за то, что он не отключил рекламу Premium-подписчикам YouTube судят за то, что он не отключил рекламу Premium-подписчикам

Группа Rubytech и YADRO перешли от совместимости к оптимизации

🇷🇺 3 мин
Иллюстрация предоставлена пресс-службой Yadro

Группа Rubytech и компания YADRO (входит в ИКС Холдинг) завершили валидацию серверной ИИ-платформы YADRO G4208P G3 в составе Машины искусственного интеллекта Скала^р МИИ. По результатам тестирования была подтверждена совместимость аппаратной и программной архитектуры с требованиями промышленной эксплуатации. Испытания также позволили определить оптимальные варианты конфигурирования серверных платформ YADRO для сценариев инференса и обучения больших языковых моделей в составе Скала^р МИИ.

Комплексное тестирование проводилось командой Скала^р на базе аппаратной платформы YADRO. Специалисты провели нагрузочные испытания и оценили производительность при различных характеристиках параллельных запросов, объемах токенов и иных параметрах. Тестирование охватывало как GPU-карты NVIDIA, так и китайские GPU-ускорители, которые в составе платформ YADRO показали результаты на уровне мировых аналогов, а в ряде конфигураций превзошли показатели отдельных азиатских платформ.

Ключевым результатом стало формирование оптимизированных NUMA-компоновок в соотношении GPU/NIC для ИИ-серверов YADRO в составе Машины искусственного интеллекта Скала^р, учитывающих полный стек инфраструктуры: серверы, сетевые коммутаторы и системы хранения данных. Такой подход позволяет существенно увеличить пропускную способность межсерверного взаимодействия и скорость генерации токенов — как внутри узла, так и при горизонтальном масштабировании кластера по сети, — а также минимизировать потери производительности при наращивании вычислительных мощностей. Учитывая высокую стоимость GPU-ресурсов, сокращение потерь производительности ускорителей на 10–20% и более — достигаемое как на аппаратном уровне, так и средствами ПО управления Машиной искусственного интеллекта Скала^р Спектр ИИ — дает заказчику ощутимый экономический эффект.

Компетенции и глубокая экспертиза Группы Rubytech в построении высоконагруженной ИТ-инфраструктуры на уровне серверов, коммутаторов и хранилищ позволили выявить оптимальные конфигурации размещения GPU, сетевых карт и процессоров при использовании серверных платформ YADRO в составе Скала^р МИИ. Разработанные компоновки уже подтверждены совместно с YADRO и готовы к применению в промышленных инсталляциях. Работа продолжается: стороны совершенствуют архитектурные решения для новых сценариев эксплуатации.

В ходе валидации также была подтверждена гибкость архитектуры ИИ-серверов YADRO: узлы допускают конфигурирование и переоснащение под разные задачи. Программное обеспечение Скала^р МИИ, управляющее жизненным циклом ПАК, продемонстрировало полную совместимость с аппаратной платформой. По результатам тестирования система обеспечила время отклика LLM в пределах пяти секунд при стабильной работе вычислительных, сетевых и дисковых подсистем под максимальной нагрузкой.

Ключевым выводом валидации стало подтверждение того, что архитектура Скала^р МИИ с ИИ-сервером YADRO G4208P G3 в качестве вычислительной платформы обеспечивает согласованную работу технологического стека — от серверов и вычислителей через сеть хранения данных до уровня операционной системы, контейнерной инфраструктуры, языковых моделей, агентов, ассистентов и инструментов для специалистов по данным.

«Мы давно работаем с серверами YADRO и хорошо знаем их возможности. Теперь, опираясь на глубокое понимание того, как строится правильная инфраструктура — на уровне серверов, коммутаторов и систем хранения, — мы валидировали наиболее оптимальные конфигурации серверных платформ YADRO под задачи инференса и обучения в составе Скала^р МИИ. Это позволяет нашим заказчикам получить максимальную отдачу от GPU-ресурсов и снизить потери при масштабировании кластеров», — отмечает Антон Юдин, руководитель продуктового направления «Инфраструктура ИИ Скала^р» Группы Rubytech.

«Формирование национальной инфраструктуры искусственного интеллекта — это не задача одной компании, а результат консолидации инженерных компетенций. Наша совместная работа со Скала^р показывает, что в России появляется зрелая технологическая база, на которой можно реализовывать масштабные внедрения ИИ-систем для корпоративных и государственных заказчиков», — комментирует Павел Егоров, директор по продуктам YADRO.


Решения YADRO и продукты Скала^р от Группы Rubytech включены в Единый реестр радиоэлектронной продукции Минпромторга России. Их интеграция становится важным шагом в укреплении технологической независимости и развитии отечественных решений для искусственного интеллекта.