Сбер перешел на полностью импортонезависимый процессинг

Сбер перешел на полностью импортонезависимый процессинг

Сбер перешел на полностью импортонезависимый процессинг

Сбер перевел процессинг на полностью импортонезависимую платформу внутренней разработки. Она обслуживает более 200 млн карт.

Как отмечают в банке, прежняя процессинговая система имела монолитную архитектуру и полностью исчерпала все резервы по масштабированию.

В основе нового процессинга Сбера лежит Platform V DataGrid — резидентная система управления базами данных (СУБД) для работы с данными в режиме реального времени, которая была разработана СберТех и ориентирована на высоконагруженные системы. Для небольших нагрузок Сбер использует Platfrom V Pangolin.

Пилотный проект внедрения нового решения начался еще в 2023 г. В текущем году проект перешел на стадию масштабирования и к началу сентября 2024 г. полностью завершен.

Кирилл Царёв, первый заместитель Председателя Правления Сбербанка:

«Вопрос импортозамещения является для Сбера приоритетным. Наш новый процессинг отличается высочайшей надёжностью и удобным функционалом. Это на 100% отечественное решение — ещё один шаг к достижению технологического суверенитета России. Нам было важно не просто перевести карты на новую платформу, но и сделать это незаметно для клиентов, чтобы они не испытали никаких неудобств. Наша команда справилась. Миграция дебетовых карт прошла бесшовно, а кредитных карт — через их бесплатный перевыпуск, причём с более выгодными условиями».

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru