Kage_Core

HPC Platform

Решение для высокопроизводительных вычислений в вашем дата-центре

Получить пробный доступ Скачать презентацию

Решение

On-premise HPC-платформа, разработанная для инженеров, исследователей и специалистов по расчетным задачам, обеспечивающая высокопроизводительные вычисления и масштабирование научных исследований. Развертывайте мощные инструменты для симуляционного моделирования и анализа данных на своей инфраструктуре, гарантируя конфиденциальность и оптимизацию ресурсов. Платформа обеспечивает импортонезависимость и ускоряет вывод инновационных продуктов.

Полезно, если

Требуется оптимизировать распределение ресурсов для высокопроизводительных вычислений

Текущие решения не отвечают требованиям ИБ

Требуется отслеживать производительность и эффективность вычислений

Необходимо снизить Time to Market ваших инновационных продуктов

Бизнес-эффекты

До 5 раз

быстрее запуск вычислительного кластера

До 50%

меньше времени на ручное администрирование HPC-среды

До 3 раз

быстрее подключение новых команд и проектов к кластеру

От 1 до 1000+

параллельных вычислительных задач в едином контуре

До 30%

сокращение простоев дорогих вычислительных ресурсов

Как это работает

Выполнение вычислительной задачи в HPC-кластере

Организация аренды вычислительных ресурсов

Управление ресурсами внутри организации

Создание и использование виртуальной машины

Создание и использование логин-узла

Использование GPU-ресурсов

Развертывание платформенных сервисов

Управление ресурсами и масштабирование

Роли:

пользователь платформы

инженер расчетов

Data Scientist

ML-инженер

Администратор HPC-кластера

Результат:

платформа сокращает путь от входа пользователя до запуска HPC-задачи: пользователь получает доступ к кластеру, подает расчет через SLURM и контролирует выполнение в рамках единого интерфейса.

Пользователь авторизуется в веб-интерфейсе платформы
Переходит в витрину сервисов и создает логин-узел, выбрав требуемый HPC-кластер и количество резервируемых вычислительных ресурсов в кластере
Подтверждает создание
После развертывания подключается к логин-узлу
Размещает исходные данные в автоматически подключенной home-директории, например, CephFS или NFS
Подготавливает и отправляет задачу в планировщик SLURM с указанием требуемых ресурсов: CPU, GPU и память
Отслеживает выполнение и получает результаты

Попробуйте
HPC Platform в работе

Проверьте, как HPC Platform работает в реальных задачах

Получить пробный доступ Скачать презентацию

Преимущества

Локальная безопасностьХранение данных  в вашей инфраструктуре для максимальной конфиденциальности

Экономическая эффективностьТочная оценка затрат

Быстрое масштабированиеИнтуитивные интерфейсы и API для ускорения исследований

ИмпортонезависимостьПоддержка отечественных и open-source технологий для устойчивости

МасштабируемостьОт небольших экспериментов  до крупных расчетов

ЭффективностьОптимизация параллельных  вычислений и ресурсов

ГибкостьИнструменты от инфраструктуры  до готовых решений  в единой экосистеме

Кейсы

ML Platform — ядро национального облачного хаба

Задача: Чтобы перейти к сервисной модели и обеспечить рост ИИ-нагрузки, необходимо было консолидировать серверы и ИТ-ресурсы в единый вычислительный кластер, создав единый хаб для запуска и масштабирования промышленного ИИ.

Решение:

ML-платформа из реестра отечественного ПО, интегрированная К2 НейроТех в облачный хаб: • Единая среда для дата-сайентистов (Jupyter, MLOps) • Гранулярное выделение GPU (от 1 ГБ vRAM) • Портал самообслуживания с биллингом и квотированием • Маркетплейс инструментов (PyTorch, TensorFlow, Kafka и др.)

Результат:

Развертывание с нескольких дней до 15 мин.
500+ виртуальных машин и контейнеров
AIaaS без CAPEX

Подробнее

ML Platform — ядро национального облачного хаба

Программный стек

Платформа управления

Инфраструктура как сервис (IaaS)
Платформа как сервис (PaaS)

Среда виртуализации

Обеспечивает изолированное выполнение расчетных задач в формате виртуальных машин — с возможностью гибкого выделения ресурсов и поддержки специфических окружений под нужды проектов и департаментов

Система контейнеризации  и оркестрации

Обеспечивает управление пакетными и параллельными задачами в контейнерах — с помощью кластерной оркестрации

Среды разработки

Операционные системы

Безопасность

Вариант общей архитектуры

FAQ

Какая должна быть зрелость ИИ в компании, чтобы начать использовать KageCore?

KageCore подходит компаниям с разным уровнем зрелости в ИИ. Для начинающих команд платформа упрощает первый запуск: помогает быстрее развернуть среды, централизовать доступы и сократить время до первых экспериментов. Для зрелых команд с уже работающими ML- и GenAI-сервисами платформа помогает стандартизировать процессы, повысить утилизацию GPU, усилить контроль безопасности и упростить масштабирование в продакшн.

Какой уровень подготовки требуется от сотрудников ИТ-команды для использования KageCore?

Для базового использования платформы не требуется глубокая экспертиза в AI/ML-инфраструктуре. KageCore предоставляет готовые сервисы, маркетплейс, типовые шаблоны и встроенные процессы управления ресурсами. При этом для построения сложных production-сценариев полезно участие профильных ролей: администратора платформы, ML-инженера, Data Scientist и специалистов по ИБ. Также команда внедрения помогает адаптировать платформу под процессы заказчика и обучает работе с ней.

Интегрируется ли платформа с текущей инфраструктурой компании?

Да. KageCore может интегрироваться с корпоративными каталогами пользователей, ролевыми системами, системами мониторинга, внутренними репозиториями, базами данных, объектными хранилищами и ИБ-процессами. Это позволяет встроить ИИ-нагрузки в уже существующий ИТ-ландшафт, а не создавать отдельный изолированный стек.

Безопасно ли использовать LLM-модели на платформе?

Да, платформа ориентирована на работу в закрытом или гибридном корпоративном контуре. Безопасность обеспечивается за счет разграничения прав доступа, работы через внутренний каталог моделей, контроля сетевого взаимодействия, мониторинга инфраструктуры, журналирования действий и возможности встраивания ИБ-инструментов в процессы эксплуатации. Для GenAI-сценариев также могут применяться дополнительные механизмы защиты, такие как фильтрация запросов, контроль доступа к моделям и аудит использования.

Какие минимальные технические требования нужны для запуска платформы?

Минимальная конфигурация зависит от сценариев использования. Для виртуальных рабочих мест с GPU, инференса LLM, обучения ML-моделей и RAG-сервисов обычно требуются выделенные хосты с GPU. Также необходим отдельный управляющий контур и ресурсы для хранения данных, моделей и системных сервисов платформы. Итоговая конфигурация определяется числом пользователей, типом ИИ-нагрузок, требованиями к отказоустойчивости и объемом данных. Для production-сценариев сайзинг лучше считать под конкретные кейсы заказчика.