Что сделал Рег.облако

Облачный провайдер «Рег.облако» расширил парк графических ускорителей и запустил в рабочем контуре инференс ИИ-моделей на Nvidia B300 — одном из самых мощных доступных на сегодня чипов для обучения и запуска нейросетей. Часть новых ускорителей уже обслуживает реальные запросы: как собственную ИИ-платформу провайдера, так и нагрузки клиентов.

Что такое инференс простыми словами

В жизненном цикле нейросети есть два разных по ресурсоёмкости этапа: обучение модели (training) — долгий и дорогой процесс, который происходит один раз или периодически, — и инференс (inference) — повседневная работа уже обученной модели, когда она отвечает на конкретные запросы пользователей. Именно инференс потребляет вычислительные мощности каждый день и в больших объёмах, поэтому от его эффективности напрямую зависит, насколько быстро и дёшево сервис может отвечать тысячам пользователей одновременно.

Чем примечателен Nvidia B300

B300 относится к поколению чипов Nvidia Blackwell Ultra. В системе HGX B300 восемь ускорителей объединяются в единый комплекс с более чем 2 ТБ памяти HBM3E, что позволяет размещать очень крупные модели целиком в памяти и обслуживать тяжёлые inference-нагрузки без задержек, характерных для менее мощного оборудования.

Что доступно пользователям

На платформе уже работают свыше 35 моделей, доступных через единый интерфейс и единое API — то есть разработчикам не нужно интегрироваться с десятком разных сервисов, чтобы протестировать и сравнить разные нейросети. Сервисом, по данным компании, уже воспользовались более тысячи клиентов.

Почему это важно для российского бизнеса

Ключевое преимущество для российских компаний — не только мощность оборудования, но и юрисдикция. Модели работают на инфраструктуре внутри страны, доступны без VPN, оплата идёт в рублях, а данные запросов не передаются зарубежным поставщикам. Для бизнеса, которому регуляторы или внутренние политики безопасности запрещают отправлять данные за границу, это снимает значимое инфраструктурное ограничение на использование современных ИИ-моделей.

Контекст: гонка за GPU-мощностями

Спрос на GPU-инфраструктуру в России в последние пару лет растёт быстрее предложения — новые модели становять всё крупнее и прожорливее, а доступ к топовым чипам Nvidia осложнён экспортными ограничениями. В этих условиях локальные облачные провайдеры, которым удаётся нарастить парк современных ускорителей и предложить инференс как сервис, получают заметное конкурентное преимущество: бизнесу и разработчикам не нужно самим закупать и обслуживать дорогое оборудование — достаточно оплачивать доступ к готовой мощности.

Итог: Запуск инференса на Nvidia B300 усиливает позиции «Рег.облака» в конкуренции за клиентов, которым нужны мощности для ИИ внутри российской юрисдикции. Для рынка это ещё один сигнал, что локальные облачные провайдеры постепенно закрывают разрыв с глобальными игроками по доступности топового оборудования для ИИ.

Читайте также: