В рамках отраслевой конференции GoCloud 2026 российский поставщик облачных услуг Cloud.ru сообщил о создании самостоятельного бизнес-подразделения, специализирующегося на искусственном интеллекте. Его основой станет платформа в формате неооблака (Neocloud), построенная на графических процессорах (GPU).
При разработке этой платформы Cloud.ru опирался на накопленный опыт в области построения ИИ-инфраструктуры и взаимодействия с различными GPU. По модели GPUaaS (GPU как услуга) компания предлагает клиентам доступ к тысячам современных ускорителей в публичном облаке, а также поддерживает гибридные развертывания с использованием частных инфраструктурных решений.
Цель неооблака — облегчить реальное внедрение ИИ в корпоративные процессы. Пользователям доступна целостная управляемая среда, которая интегрирует вычислительные ресурсы, данные и рабочие инструменты. Она охватывает весь цикл работы с большими языковыми моделями — от этапа создания и обучения до вывода моделей в эксплуатацию и их поддержки. Ресурсы системы масштабируются в зависимости от потребностей: можно задействовать как одиночные GPU, так и крупные кластеры для распределенных вычислений. Инфраструктура гибко настраивается под различные стадии жизненного цикла ИИ-моделей.
Источник изображения: Cloud.ru
«Ограниченная доступность GPU и высокая цена оборудования создают для бизнеса серьёзное препятствие — отсутствие гибкости в управлении вычислительными мощностями. Ключевое достоинство формата Neocloud — это возможность эффективно применять графические ускорители для разнородных задач, будь то дообучение моделей или инференс», — отмечает Алена Дробышевская, директор по клиентскому успеху Cloud.ru.
В составе неооблака доступен спектр GPUaaS-сервисов: выделенные серверы, виртуализированные ресурсы под управлением Kubernetes, высокопроизводительные вычислительные кластеры и другие. Для распределенного обучения применяется как собственная платформа Evolution Distributed Train, так и общепринятые инструменты оркестрации вычислений. В систему встроены функции проактивного мониторинга, автоматической замены неисправных узлов, перезапуска учебных задач и управления очередями. По данным Cloud.ru, за счёт рационального распределения ресурсов между работами разного объёма обеспечивается 98 % доступности инфраструктуры, а экономия на затратах может достигать 80 %.
«Современным компаниям требуется уже не просто доступ к вычислительным мощностям GPU, а полноценная среда для практической работы с искусственным интеллектом — от стадии тестирования до внедрения готовых решений. По своей сути, облачные платформы превращаются в фундамент для воплощения ИИ-стратегий, обеспечивая сквозной цикл работы с моделями без необходимости вкладываться в избыточную инфраструктуру», — отмечает Михаил Лобоцкий, и. о. генерального директора Cloud.ru.
Источник: