Производительность ЦОД в твоём кармане
В этой пятничной статье мы хотим немного поразмышлять о перспективах развития направления мобильных сервисов и приложений в контексте использования облачных вычислений для обработки пользовательских данных. На наш взгляд набирает обороты тенденция, согласно которой персональные устройства становятся тонким клиентом для осуществления ресурсоёмких операций.
Какие предпосылки?
Во-первых, 20 миллионов российских пользователей используют мобильные устройства для доступа к информации посредством сети Интернет и 70% из них посещают YouTube и Instagram. Этот факт косвенно говорит о том, что обрабатывается большой объём пользовательского материала (фото- и видео-изображения).
Во-вторых, увеличение скорости доступа к сети Интернет и его распространения в регионах России. Задержка из Екатеринбурга до Москвы от 25 до 30 мс, а стоимость за 100 Мбит/с в среднем составляет 450 рублей. По информации от mediascope: “Ежемесячная аудитория интернета по состоянию на октябрь 2016 — март 2017 года достигла 87 млн, человек, что составляет 71 % от всего населения страны”.
В-третьих, с каждым днём появляется всё больше и больше приложений, которые используют облачные вычисления, пользователю предоставляется только тонкий клиент для аутентификации и загрузки базового инструментария для работы. Одним из примеров является сервис Playkey, который транслирует пользователю изображение и принимает команды для передачи в игровой процесс. Популярные голосовые помощники на мобильных устройствах, такие как Siri и Cortana обрабатывают пользовательские запросы в облаке.
Графические и вычислительные процессоры наряду с твердотельными накопителями будут постоянно совершенствоваться, если для SSD это увеличение дискового пространства и повышение надёжности, то процессоры наращивают вычислительную мощность, что в свою очередь даёт возможность выполнения большего количества операций.
Для производителей программного обеспечения выполнение вычислений на их ресурсах позволяет повысить контроль за соблюдением положений лицензионной политики.
В итоге, мы идём к тенденции, когда мобильное устройство будет являться только экраном для воспроизведения контента, а обработка информации будет происходить на серверах в дата-центрах.
Как запустить локальную LLM с RAG системой на своем сервере
Пошагово разбираем, как развернуть локальную RAG-систему на своем GPU-сервере, для примера будем использовать наши облачные GPU-серверы с NVIDIA L4 24GB. Для запуска моделей локально, будем использовать vLLM, для работы с базой знаний и запросами — Open WebUI.
27 августа, 2026
Специальные цены на серверы с GPU NVIDIA L40S со скидкой до 25%
Специальные цены на облачные GPU серверы с видеокартой NVIDIA L40S 48Gb со скидкой до 25%. NVIDIA L40S одна из самых мощных GPU с памятью 48GB для обучения и инференса нейросетей.
24 июля, 2026
Запустили новую облачную GPU-платформу и другие обновления марта
Добавили новый кластер с новейшими процессорами AMD EPYC 9555 с 128 физическими ядрами на узел и рабочей частотой 4,2 ГГц. Еще больше скорости для ваших задач с 1С , нейросетями, работе с VDI и других задач, требующих высокой производительности. А еще добавили пул видеокарт NVIDIA L4 24GB и NVIDIA A16 64GB. Вошли в рейтинг облачных провайдеров резервного копирования и писали интересный контент!
02 апреля, 2026