Построение инфраструктуры для ИИ в России сегодня сталкивается с целым рядом вызовов, среди которых — дефицит вычислительных мощностей на базе GPU, ограничения в покупке и поддержке решений Nvidia, необходимость соответствия новым требованиям "суверенного ИИ" и сложности с подключением ЦОД к энергосетям.
Какие пути доступны ИТ- и ИИ-руководителям в таких условиях?
- Параллельный импорт Nvidia
- Китайские GPU
- Аренда мощностей у облачных провайдеров
- ИТ-директорам, техническим директорам, директорам по ИТ-инфраструктуре, главным инженерам, специалистам по закупкам и инфраструктуре из различных отраслей: финансового сектора, страхования, ритейла, телекома, промышленности, государственного сектора
- а также представителям ИТ-компаний, провайдеров облачных технологий и поставщикам услуг ЦОД
Все выше перечисленные варианты имеют как преимущества, так и ограничения.
Ключевой вопрос митапа - какие решения выбрать, чтобы эффективно увеличить вычислительные мощности под задачи искусственного интеллекта, машинного обучения, компьютерного зрения, обработки больших массивов данных, обучения и запуска больших языковых моделей, а также для быстрого тестирования новых ИИ-сценариев?
Кому важно принять участие в митапе?
Ответим на технические вопросы, сравним условия предоставления GPU-сервисов, типы доступных серверов и графических ускорителей, цены, варианты развертывания и другие параметры.
