Инфраструктура для ИИ: GPU, облако и on-prem. Стоимость владения и типовые ошибки планирования

Инфраструктура для ИИ требует тщательного планирования. Выбор между GPU в облаке или собственной on-prem средой напрямую влияет на скорость проектов и бюджет. Без правильного подхода к стоимости владения и избежанию типовых ошибок команды тратят время и деньги зря. Давайте разберём, как строить такую систему шаг за шагом.

Почему инфраструктура определяет успех ИИ-проектов

ИИ, особенно генеративные модели, жрёт ресурсы. GPU здесь король: тысячи ядер ускоряют матричные операции в сотни раз по сравнению с CPU. Но без подходящей сети, хранения и оркестрации даже топовые ускорители простаивают.

Представьте: вы запускаете обучение большой языковой модели. Серверы обмениваются гигабайтами данных в секунду. Если сеть не тянет 400 Гбит/с или выше, всё тормозит. А диски? NVMe-массивы обязательны, чтобы данные не становились бутылочным горлышком.

Типичный кейс из практики: команда ML-инженеров взяла облачный GPU-сервер, но забыла про RDMA. Результат — обучение шло втрое дольше. Простая настройка lossless-режима и MTU 9000 решила проблему.

• Ключевые компоненты: GPU (H100, A100), высокоскоростная сеть, быстрые хранилища.
• Общие риски: недооценка сетевой пропускной способности, выбор неподходящих образов ОС.
• Первый шаг: оцените нагрузку — обучение или инференс?

GPU в ИИ: выбор ускорителей и типичные подвохи

GPU — сердце инфраструктуры. Для крупных моделей берите NVIDIA H100 с кучей памяти. Средние задачи тянут A100. Но не все провайдеры имеют свежий парк.

Ошибка новичков: хватать дешёвые потребительские карты вроде RTX. Они не для этого. Профессиональные ускорители заточены под CUDA, TensorRT и параллельные вычисления.

В on-prem покупка окупается при постоянных нагрузках. В облаке — pay-as-you-go. Но проверьте: есть ли в пуле нужные GPU? Техподдержка должна знать ML, а не просто раздавать железо.

Шаги по выбору GPU

1. Определите тип задачи: обучение (нужна память), инференс (скорость).
2. Сравните модели: H100 для топа, T4 для лёгкого.
3. Тестируйте: запустите бенчмарк на малом кластере.

• Плюсы H100: 80 ГБ памяти, идеал для LLM.
• Минусы on-prem: capex на старте, обслуживание.

Кейс: компания мигрировала с локальных A100 на облачный H100. Время обучения сократилось вдвое, без вложений в железо.

Облачная инфраструктура для ИИ: плюсы и настройка

Облако — гибкость на первом месте. Масштабируйте кластер за минуты. Yandex Cloud, VK Cloud, другие провайдеры предлагают готовые GPU-образы.

Настройка простая: выбираете зону, платформу (gpu-standard-v3), cores, RAM, GPU. Добавляете сеть, подсеть, публичный IP. Для SSH — ключ в метаданных.

Но вот подвох: без PFC, ECN и Jumbo Frames (MTU 9000) сеть становится узким местом. Хорошие облака настраивают это из коробки.

Пошаговый гайд по созданию VM с GPU в облаке

1. Выберите каталог и сервис Compute Cloud.
2. Marketplace: GPU-ориентированный образ (Ubuntu GPU).
3. Расположение: зона с доступными GPU.
4. Конфиг: 8 vCPU, 96 GB RAM, 1 GPU.
5. Сеть: подсеть, NAT для IP.
6. Запустите CLI: yc compute instance create --platform=gpu-standard-v3.

• Доки: всегда читайте про диски (NVMe) и защиту от DDoS.
• Масштаб: используйте оркестрацию Kubernetes для кластеров.

Практика показывает: облако быстрее окупается для стартапов. Переход на прод — вопрос недель.

On-prem инфраструктура: когда стоит строить свою

On-prem хорош для конфиденциальных данных или постоянных нагрузок. Собираете кластер: GPU-сервера, InfiniBand/RoCE для сети, NVMe RAID.

Минус: время на сборку — месяцы. Плюс: полный контроль, нет подписки. Стоимость владения ниже при 100% загрузке.

Типовая ошибка: игнор охлаждения и питания. GPU жрут энергию, серверная должна тянуть. Ещё — отсутствие резерва: один сбой, и всё стоит.

• Компоненты кластера: GPU-ноды, мастер-нода для оркестрации, хранилище.
• ПО: Slurm, Kubernetes с GPU-операторами.
• Тестирование: нагрузите 80% перед продом.

Кейс: финтех-компания построила on-prem для fraud-detection. Экономия 40% на TCO за год, данные не уходят в облако.

Сравнение облака и on-prem: TCO и сценарии

Стоимость владения (TCO) — ключевой метрик. Облако: opex, платишь за использование. On-prem: capex + op ex (электро, люди).

Рассчитайте: умножьте часы работы на почасовую ставку GPU. Добавьте storage, сеть, поддержку. Облако выигрывает при переменных нагрузках.

Выбирайте облако для экспериментов, on-prem для legacy.

Ошибка: забывают hidden costs — трафик, snapshots. Всегда моделируйте годовой бюджет.

Расчёт стоимости владения: формулы и инструменты

TCO = (железо/амортизация) + энергия + персонал + ПО + downtime.

В облаке: калькуляторы провайдеров. Укажите GPU, часы, регион. Скидки за reserved instances.

Практика: для инференса берите spot-инстансы — дешево, но прерывисто. Обучение — dedicated.

Чеклист по TCO

• Оцените пиковую и среднюю нагрузку.
• Сравните 3 провайдера.
• Включите миграцию данных (S3-совместимое).
• Добавьте 20% на непредвиденное.
• Мониторьте utilization >70%.

Кейс: e-commerce оптимизировал TCO, мигрируя инференс в облако. Счёт упал вдвое без потери скорости.

Типовые ошибки планирования и как их избежать

Ошибка №1: недооценка сети. Решение: RDMA over Converged Ethernet.

№2: неправильные образы ОС. Берите GPU-ready с CUDA.

№3: игнор хранения. Локальный NVMe > облачное для I/O.

• Список ошибок:
  • Нет оркестрации — ручное масштабирование.
  • Забыли про квоты на GPU.
  • Не настроили приватные сети.
  • Пренебрегли бэкапом моделей.

Избегайте: пилот на малом кластере, аудит от провайдера.

Кейс: стартап не учёл квоты VK Cloud. Запуск встал на неделю — запрос в поддержку.

Практические шаги по запуску ИИ-инфраструктуры

1. Аудит задач: обучение/инференс, размер датасета.
2. Выбор модели: облако/on-prem по TCO.
3. Пилот: 1-2 GPU, тест модели.
4. Масштаб: добавьте оркестрацию.
5. Оптимизация: quantization, pruning.

Для облака: настройте OpenLDAP для VDI, если нужны десктопы.

• Инструменты: Terraform для IaC, Prometheus для мониторинга.
• Безопасность: 152-ФЗ compliance, приватные сети.

Это последовательность работает: от прототипа к прод за 1-2 месяца.

Чеклист для запуска инфраструктуры ИИ

Перед стартом пройдитесь по списку. Сэкономите нервы и бюджет.

Базовый чеклист

• Доступны нужные GPU (H100/A100)?
• Сеть: 400+ Гбит/с, RDMA?
• Хранилище: NVMe, S3-совместимое?
• ОС: GPU-образ с драйверами?
• Поддержка: ML-специалисты?

Продвинутый

• Оркестрация: K8s/GPU operator?
• Мониторинг: GPU util, температура?
• Бэкап: модели, датасеты?
• TCO-модель на год?
• Тест на failover?

Используйте как шаблон. В практике это спасает 80% проблем.

Итоги

• Инфраструктура для ИИ строится вокруг GPU, сети и хранения — без компромиссов.
• Облако идеально для скорости и гибкости, on-prem — для контроля и долгосрочной экономии.
• TCO рассчитывайте с hidden costs, цель — 70%+ utilization.
• Избегайте ошибок: сеть, квоты, образы — чеклист в помощь.
• Стартуйте с пилота: 1 GPU, тест, масштаб.
• Выбирайте провайдера с ML-поддержкой и RDMA из коробки.
• Оптимизируйте: spot-инстансы, модель-оптимизация.
• Мониторьте всё: от температуры до трафика.