Компания ScaleOps представила новое решение для управления GPU-ресурсами в корпоративных средах с локальным развертыванием больших языковых моделей и AI-приложений. По сообщению VentureBeat, продукт уже работает в производственных средах и демонстрирует сокращение затрат на GPU от 50% до 70%.
Проблема эффективности GPU в корпоративных AI-развертываниях
Компании, развертывающие локальные ИИ-модели, сталкиваются с тремя ключевыми проблемами: изменчивость производительности, длительное время загрузки моделей и хроническое недогружение GPU-ресурсов. Новый продукт ScaleOps позиционируется как ответ на эти вызовы.
Платформа автоматически распределяет и масштабирует GPU-ресурсы в реальном времени, адаптируясь к изменениям трафика без необходимости модификации существующих пайплайнов развертывания моделей или кода приложений.
Заявленные показатели экономии выглядят впечатляюще, но важно понимать, что они достигаются в первую очередь за счет ликвидации крайне низкой исходной эффективности — средняя утилизация GPU во многих организациях действительно составляет 20-30%. Продукт решает реальную проблему, но по сути является автоматизацией того, что опытные инженеры могли бы делать вручную, просто теперь это доступно без глубоких знаний Kubernetes и системного администрирования.
Технические особенности и интеграция
Продукт совместим со всеми дистрибутивами Kubernetes, основными облачными платформами, локальными дата-центрами и изолированными средами. Разработчики подчеркивают, что внедрение не требует изменений кода, переписывания инфраструктуры или модификации существующих манифестов.
Йодар Шафлир, CEO и сооснователь ScaleOps, отметил: «Платформа интегрируется в существующие пайплайны развертывания моделей без необходимости внесения каких-либо изменений в код или инфраструктуру».
Система использует сочетание проактивных и реактивных механизмов для обработки внезапных всплесков нагрузки без ущерба для производительности. Особое внимание уделено минимизации времени холодного старта GPU — критически важному параметру для AI-нагрузок, где время загрузки моделей может быть существенным.
Реальные результаты и кейсы компаний
ScaleOps приводит конкретные примеры эффективности своего решения:
- Крупная компания по разработке творческого ПО, управляющая тысячами GPU, имела среднюю утилизацию 20% до внедрения ScaleOps. Продукт увеличил утилизацию, консолидировал недогруженные мощности и позволил масштабировать GPU-ноды вниз. В результате общие затраты на GPU сократились более чем наполовину, а задержки для ключевых рабочих нагрузок уменьшились на 35%.
- Глобальная игровая компания использовала платформу для оптимизации динамической нагрузки LLM на сотнях GPU. Утилизация увеличилась в семь раз при сохранении производительности на уровне сервисных соглашений. Клиент прогнозирует годовую экономию в $1,4 миллиона только от этой рабочей нагрузки.
Рыночный контекст и перспективы
Быстрое внедрение локальных AI-моделей создало новые операционные сложности для предприятий, особенно в области эффективности использования GPU и управления крупномасштабными рабочими нагрузками.
Шафлир описал текущую ситуацию как момент, когда «облачно-нативная AI-инфраструктура достигает точки разрыва». «Облачно-нативные архитектуры открыли великолепную гибкость и контроль, но они же принесли новый уровень сложности. Управление GPU-ресурсами в масштабе стало хаотичным — потери, проблемы с производительностью и взлетающие затраты стали нормой».
Новый продукт ScaleOps объединяет полный набор функций управления облачными ресурсами, необходимых для управления разнообразными рабочими нагрузками в масштабе. Компания позиционирует платформу как целостную систему для непрерывной автоматической оптимизации.
С добавлением AI Infra Product ScaleOps стремится установить унифицированный подход к управлению GPU и AI-нагрузками, который интегрируется с существующей корпоративной инфраструктурой. Ранние метрики производительности и заявленная экономия затрат указывают на фокус на измеримых улучшениях эффективности в расширяющейся экосистеме локальных AI-развертываний.