Александр Фильченков, «Гравитон»: В 2024 количество запросов на железо для ИИ выросло в два раза
О спросе и предложении на отечественные решения для искусственного интеллекта рассказывает Александр Фильченков, директор департамента серверных и сетевых систем компании «Гравитон», специализирующейся на производстве высокотехнологичной вычислительной техники.
Фильченков
Как вы оцениваете состояние российского рынка аппаратных решений для ИИ?
Александр Фильченков: Развитие ИИ-технологий в России сейчас на подъеме. Промышленные холдинги, госкорпорации и банки внедряют ИИ, чтобы повысить эффективность и сократить издержки. В лидерах — торговля, логистика и транспорт. Растет число кейсов внедрения ИИ в госсекторе. Рекордсмен здесь — сфера здравоохранения.
В 2024 году мы видим двукратное увеличение тендеров с железом под ИИ по сравнению с прошлым годом, на порядок выросло и число запросов от партнеров по этой теме к нам. В ответ на это мы нарастили производство и поддерживаем определенный неснижаемый складской запас подходящих платформ.
Центральные процессоры серверов не справляются с задачами параллельной обработки с увеличением вычислительных требований, и самое востребованное аппаратное решение для ИИ — это GPU-сервер. Типовой современный сервер для ИИ включает от 4 до 8 графических ускорителей. Единственный такой сервер на рынке реестрового оборудования сегодня — это «Гравитон» С2084И.
Какие проблемы, связанные с внедрением ИИ, испытывают российские компании?
Александр Фильченков: Российские заказчики из госсектора и коммерческого сегмента ощущают на себе проблемы с наличием оборудования hi-end класса. Особенно остро это проявлялось на рынке реестровых решений: были доступны только серверы с двумя GPU, тогда как ряд задач с ИИ требует большего их количества. В 2023 году мы представили сервер с возможностью установки до пяти графических ускорителей.
Другой аспект — программная поддержка. Чтобы ИИ-решение заработало, требуется специализированный софт. Приведу пример: NVLink — технология объединения нескольких GPU от Nvidia, дает ощутимый рост производительности. Объединение графических карт с помощью NVLink позволяет увеличить объем памяти и повысить распараллеливание задач для выполнения сложных вычислений. Сейчас официальным путем купить лицензии на NVLink в России нельзя, приходится искать иные пути или производить собственные доработки в ОС на базе Linux. То же самое касается других программных решений для ИИ — компаниям приходится разрабатывать собственное ПО.
С одной стороны, отсутствие прямого доступа к готовым решениям замедляет распространение ИИ-технологий в нашей стране, с другой — стимулирует создавать собственные решения.
Если говорить о сегменте железа, то как меняется предложение?
Александр Фильченков: Мы стараемся первыми выводить на рынок прорывные продукты, в нише оборудования для поддержки ИИ-решений тоже. Наше основное решение — это GPU-сервер С2084И с возможностью установки до пяти графических ускорителей Nvidia Quadro RTX А5000/А6000 и линейки V100/A40/A100. Сегодня это единственный такой сервер в реестре Минпромторга России.
Есть еще EDGE-сервер С2062И. Модель в более компактном корпусе длинной 450 мм адаптирована для использования в сферах транспорта и телекома. Оборудование используется, в частности, в системах видеоаналитики и распознавания изображений. Большой интерес у заказчиков к флагманским серверам «Гравитон» на процессорах Intel Xeon Scalable 4-го и 5-го поколений. Они также могут использоваться для задач, связанных с ИИ, благодаря использованию процессоров с большим количеством ядер, высокопроизводительным накопителям NVMe и поддержке установки двух ускорителей вычислений Nvidia A100/H100.
Вместе с технологическими партнерами мы интегрируем и сертифицируем программные решения для работы с ИИ. Обслуживание таких интегрированных решений проходит по системе «одного окна». Нет такого, что по аппаратному решению надо обращаться к нам, а по программному компоненту — к софтверному разработчику. «Гравитон» берет на себя ответственность за работоспособность всего решения.
В каких отраслях, сегментах наиболее востребованы ваши решения для ИИ?
Александр Фильченков: Мы работаем с широким кругом заказчиков. Можно отметить здравоохранение и промышленность. Например, наши ИИ-серверы используются в системах мониторинга производителей стали: благодаря ИИ, увеличивается производительность и качество, повышается безопасность за счет отсутствия необходимости присутствия человека в горячей зоне.
В медицине наши серверы помогают анализировать электронные снимки, полученные с помощью разного диагностического оборудования. Такие технологии оптимизируют трудозатраты, позволяют систематизировать большие объемы данных и обработать их для сбора статистики.
Решения «Гравитон» поддерживают системы видеоаналитики в режиме реального времени в городской среде. Активно идет процесс импортозамещения ИТ в финтехе, где все чаще нашими заказчиками выступают предприятия банковского и страхового секторов.
Расскажите о планах компании. На чем вы фокусируетесь? Каких решений стоит ожидать в ближайшем будущем?
Александр Фильченков: Сейчас мы разрабатываем и тестируем несколько платформ для ИИ, которые появятся на рынке в 2025 году. Это будут решения на базе процессоров Intel или AMD нового поколения. В их состав также войдут мощные GPU и необходимое для их работы ПО. Основой станет российская компонентная база с подтвержденным российским происхождением, которая заведомо исключает наличие возможных незадокументированных функций и «бэкдоров».
Новые серверы предназначены для использования в банках, проектах «умного города», науке, на объектах критической инфраструктуры.
Как будет развиваться рынок российских решений для ИИ в долгосрочной перспективе?
Александр Фильченков: Использование ИИ — это новая, быстро развивающаяся сфера, в которой еще не сформулированы правила игры. Но эти технологии уже вовсю применяются, конкуренция среди поставщиков возрастает. Так что мы собираемся наращивать экспертизу и продуктовое предложение в этом направлении.
На мой взгляд, в долгосрочной перспективе на развитие рынка российских решений для ИИ повлияет несколько факторов.
Во-первых, это технологическая независимость. С учетом санкционных ограничений верной стратегией является создание собственных технологий для ИИ. Это приведет к активному развитию отечественных решений.
Во-вторых, в сферу развития ИИ важен научный вклад. Научные институты обладают теоретической экспертизой. Они и промышленность, которая имеет реальные бизнес-задачи, должны плотно сотрудничать. Из этого соединения теории и практики родятся более эффективные решения для ИИ.
Третьим аспектом я бы выделил обучение. Ключевым фактором становится подготовка специалистов. Увеличение числа актуальных образовательных программ и курсов по ИИ поможет восполнить нехватку кадров в этой области и двинуть индустрию вперед.
