Искусственный интеллект

MUK помогает партнерам создавать корпоративную инфраструктуру для искусственного интеллекта. В одном технологическом контуре мы объединяем вычислительные платформы, хранение данных, высокопроизводительные сети, программное обеспечение, информационную безопасность и инженерную инфраструктуру. Специалисты MUK помогают определить архитектуру, проверить ее на практике и подготовить среду к переходу в рабочий режим.

Инфраструктура для искусственного интеллекта

Корпоративный ИИ требует значительно больше, чем серверы с GPU (Graphics Processing Unit, графический процессор). Производительность зависит от вычислительных ресурсов, скорости доступа к данным, пропускной способности сети, программной платформы и согласованной работы всех компонентов.

MUK рассматривает эту среду как единое целое. Такой подход помогает подобрать конфигурацию под конкретную нагрузку, заранее учесть ее рост и избежать ограничений при дальнейшем масштабировании.

Вычислительные платформы

Серверы с GPU применяются для обучения моделей, их дообучения и обработки запросов. В портфеле MUK представлены платформы ведущих производителей для разных масштабов нагрузки, от отдельных вычислительных узлов до крупных кластеров.

Данные и хранение

Работа ИИ напрямую зависит от скорости доступа к корпоративным данным. Для таких нагрузок применяются производительные файловые, объектные и NVMe-хранилища, а также средства управления, защиты и резервного копирования.

Архитектура хранения подбирается с учетом объема информации, характера нагрузки, требований к производительности, отказоустойчивости и дальнейшему росту.

Высокопроизводительные сети

Вычислительные узлы, хранилища и другие компоненты объединяются сетями с высокой пропускной способностью и низкими задержками. В зависимости от масштаба используются высокоскоростной Ethernet, специализированные сетевые адаптеры, коммутаторы, оптические соединения и другие технологии уровня центра обработки данных.

Программные платформы

Аппаратная база дополняется средствами для разработки, обучения, развертывания и эксплуатации моделей. MUK предоставляет программные продукты NVIDIA и других производителей, а также технологии контейнеризации, виртуализации GPU, оркестрации вычислительных ресурсов и управления нагрузками ИИ.

Информационная безопасность

ИИ становится частью корпоративной ИТ-инфраструктуры и получает доступ к ценным данным. Поэтому защита должна учитываться уже при разработке архитектуры. В нее могут входить средства сетевой безопасности, управления доступом, защиты данных и вычислительных нагрузок, мониторинга, резервного копирования и восстановления.

Рабочие станции и периферийные вычисления

Не каждая задача требует отдельного вычислительного кластера. Профессиональные рабочие станции с GPU подходят для локальной разработки, тестирования моделей, инженерных расчетов, дизайна и аналитики.

Периферийные вычисления позволяют обрабатывать информацию непосредственно рядом с ее источником. Такой подход востребован в компьютерном зрении, промышленности, транспорте, физической безопасности и других распределенных средах.

Инженерная инфраструктура

Плотные GPU-конфигурации предъявляют повышенные требования к электропитанию и отводу тепла. MUK помогает учитывать их при создании вычислительной площадки. В состав комплекса могут входить источники бесперебойного питания, распределение мощности, стойки, средства мониторинга, воздушное и жидкостное охлаждение.

MUK AI Solutions Hub

MUK AI Solutions Hub объединяет специалистов по серверам, хранению данных, сетям, программному обеспечению, информационной безопасности и инфраструктуре ЦОД. Команда помогает перевести бизнес-задачу заказчика в технические требования, выполнить необходимые расчеты, подобрать компоненты и проверить их совместную работу.

Партнеры могут использовать демонстрационное оборудование и технические ресурсы MUK для тестирования и PoC (Proof of Concept, проверки концепции). Это позволяет оценить производительность, подтвердить выбранную архитектуру и проверить ключевые гипотезы до запуска в продуктивной среде.

От задачи до запуска в продуктивной среде

Эксперты MUK могут подключаться еще на этапе формирования требований. Команда помогает определить архитектуру, рассчитать необходимую производительность, подготовить конфигурацию и провести тестирование. После проверки инженеры поддерживают партнера при внедрении и дальнейшем масштабировании инфраструктуры.

Практическое применение ИИ в бизнесе

• • Корпоративные знания и Private AI. LLM (Large Language Model, большая языковая модель), RAG (Retrieval-Augmented Generation, генерация с дополнением из корпоративных источников), Vector Database и embeddings позволяют создавать внутренние базы знаний и интеллектуальных помощников, работающих с документами и данными компании. Private AI дает возможность размещать такую среду внутри инфраструктуры заказчика и сохранять контроль над чувствительной информацией.
• • Клиентский сервис и продажи. Conversational AI, LLM, RAG, распознавание речи и Agentic AI помогают автоматизировать обращения, анализировать историю клиента, готовить персональные предложения и выполнять действия в CRM и других корпоративных приложениях. Inference в реальном времени позволяет использовать модели непосредственно во время взаимодействия с клиентом.
• • Документы и бизнес-процессы. Multimodal AI, OCR, Document AI и LLM позволяют извлекать и проверять информацию из договоров, счетов, заявок, таблиц, изображений и других документов. AI Agents могут передавать полученные данные в ERP, CRM, системы документооборота и автоматически запускать следующие этапы процесса.
• • Аналитика, риски и безопасность. Machine Learning, Predictive AI, Anomaly Detection, Graph Analytics и потоковый inference помогают выявлять мошенничество, оценивать риски, обнаруживать аномалии и быстрее принимать решения на основе больших массивов данных. RAG и LLM дополняют аналитику работой с отчетами, нормативной базой и другой неструктурированной информацией.
• • Производство и компьютерное зрение. Computer Vision, Predictive Maintenance, Edge AI, Vision Language Models и Digital Twins применяются для контроля качества, обнаружения дефектов, прогнозирования отказов оборудования, промышленной безопасности и оптимизации производства. Inference может выполняться непосредственно на предприятии, рядом с источником данных.
• • Ритейл, логистика и цепочки поставок. Predictive AI, модели временных рядов, Computer Vision и оптимизационные алгоритмы помогают прогнозировать спрос, управлять запасами, контролировать склады и оптимизировать поставки. Agentic AI позволяет перейти от анализа к действию, например автоматически реагировать на изменение спроса, остатков или условий поставки.

Обсудить задачу

Специалистов MUK можно подключить уже на этапе формирования требований к инфраструктуре ИИ. Это помогает заранее определить архитектуру, оценить необходимые ресурсы и проверить ключевые технические параметры до закупки оборудования и начала внедрения.