ITGLOBAL.COM (международное облачное направление корпорации ITG) представил новое решение в портфеле GPU-услуг — инфраструктуру, оптимизированную для эксплуатации нейросетей и больших языковых моделей (LLM). Решение ориентировано на компании, которые переводят свои ИИ-разработки в стадию реального использования в ИТ-ландшафте. Услуга может предоставляться в формате виртуальных ресурсов, выделенных серверов или частных облаков.
По оценкам экспертов рынка к началу 2026 года более 40% крупных компаний уже интегрировали LLM в свои критические бизнес-процессы. Однако при переходе от экспериментов к массовому использованию бизнес сталкивается с тем, что инфраструктура для инференса требует иных архитектурных решений, чем этап обучения.
Если обучение нейросетей характеризуется периодическими пиковыми нагрузками, то работа модели в составе действующих систем предполагает непрерывную обработку запросов с предсказуемым временем отклика. По этой причине требования к инфраструктуре для инференса отличаются от требований к GPU-кластерам для обучения моделей. Стандартные конфигурации не всегда обеспечивают необходимую стабильность и минимальные задержки при постоянном потоке запросов.
Специализированная GPU-инфраструктура ITGLOBAL.COM построена с учетом требований прикладных сценариев к производительности. Архитектура обеспечивает стабильное время отклика и предсказуемую производительность ИИ-приложений. Решение построено на базе ускорителей NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, NVIDIA L40S и NVIDIA H200.
«Корпоративные языковые модели перешли от этапа экспериментов к стадии активной эксплуатации в составе критичных систем. В таких сценариях важна не просто доступность GPU, а специализированная среда, учитывающая характер нагрузки инференса. Мы предложили готовое решение, которое позволяет заказчикам обеспечить стабильную работу ИИ-сервисов без необходимости инвестировать в собственное сложное оборудование и его обслуживание».
Евгений Свидерский, директор облачного бизнеса ITGLOBAL.COM, корпорация ITG
В услуги доступен выбор конфигураций для разных стадий ИИ-проекта: от первичного тестирования до эксплуатации высоконагруженных систем с интенсивным параллельным инференсом. Подбор мощностей осуществляется индивидуально под параметры конкретной модели: ее размер, интенсивность запросов и требования к скорости генерации ответов.