Россияне создали собственное ПО, чтобы выполнять больше ИИ-задач на тех же GPU
- CNews FORUM 12 ноября
- CNews AWARDS 12 ноября
- Школа Роста
- СУБД в эпоху ИИ
- КИИ в облаке
- 10 лет российского бэкапа
- SDN: Сеть как дом
- История облаков
- 30 лет ERP России
- Цифровизация
- Импортозамещение
- Безопасность
- ИТ в госсекторе
- ИТ в банках
- ИТ в торговле
- Телеком
- ИТ-бизнес
- Рейтинги
|
«Базис» представил платформу Basis Air для управления графическими ускорителями и ИИ-нагрузками. По оценке разработчика, решение повышает эффективность использования GPU более чем в два раза, позволяя сократить потребность в закупке оборудования. Продукт работает с разными инфраструктурными платформами и не требует обязательного использования другого ПО компании.
Управление ИИ-вычислениями
Входящий в группу «РТК-ЦОД» российский разработчик ПО «Базис» представил Basis Air — платформу для управления графическими ускорителями и распределения ресурсов между ИИ-задачами. Об этом говорится в сообщении компании.
Продукт предназначен для организаций, в которых несколько команд используют общий парк GPU. Платформа распределяет вычислительные мощности с учетом приоритетов задач и квот подразделений, позволяя задействовать оборудование, которое в противном случае простаивало бы.
По оценке «Базиса», эффективность использования графических ускорителей при работе с Basis Air может увеличиться с 30% до 80%. За счет этого заказчики смогут выполнять больше ИИ-задач на уже закупленном оборудовании и сократить расходы на расширение инфраструктуры, утверждают разработчики.
Около 80% кода Basis Air, по данным компании, составляет собственная разработка «Базиса». Вендор подчеркивает, что это первое самостоятельное российское решение на рынке.
Общие GPU для нескольких команд
Basis Air позволяет управлять GPU-кластерами на разных площадках и в разных подсетях из единого интерфейса. Администраторы задают права пользователей, квоты подразделений и проектов, а также правила распределения ресурсов. Команды отправляют задачи на выполнение и отслеживают их состояние.
Если часть мощностей свободна, платформа может предоставлять их другим задачам сверх установленных квот. Это позволяет использовать общий парк ускорителей с учетом текущей потребности подразделений.
«Если GPU закреплены за отдельными командами, часть оборудования будет простаивать, пока другие проекты ждут свободных мощностей», — отметил генеральный директор «Базиса» Давид Мартиросов. По его словам, распределение ресурсов по приоритетам позволяет выполнять больше задач на имеющемся парке ускорителей и сокращать потребность в дополнительных закупках.
Платформа поддерживает выделение GPU целиком и распределение ресурсов одной карты между несколькими задачами. Предусмотрены разделение вычислительных ресурсов и видеопамяти, а также работа с MIG-профилями — механизмом аппаратного разделения совместимых ускорителей на изолированные экземпляры.
Подготовка рабочей среды за один-два часа
В Basis Air доступны сценарии обучения моделей, инференса — применения уже обученных моделей — и работы специалистов в средах Jupyter и VS Code.
По оценке разработчиков, автоматизация выделения ресурсов и настройки доступа позволяет сократить подготовку рабочей среды для сотрудника с месяца до одного-двух часов. Управлять платформой можно через веб-интерфейс, API и командную строку.
Предусмотрены интеграции с инструментами машинного обучения, включая Kubeflow и MLflow. Для хранения данных можно использовать механизмы Kubernetes и Basis Digital Energy, S3-совместимые сервисы и NFS, в том числе существующие хранилища заказчика.
Basis Air также отображает загрузку GPU и потребление видеопамяти в реальном времени, сохраняет историю использования оборудования и формирует отчеты по подразделениям и проектам. На основе этих данных ИТ-руководители могут оценивать, какие задачи удастся разместить на имеющихся ускорителях и где действительно потребуются дополнительные мощности.
Работа в закрытой инфраструктуре
Basis Air можно внедрить как самостоятельный продукт. Платформа совместима с поддерживаемыми средами на базе Kubernetes. Обязательного перехода на остальные решения вендора не требуется.
Продукт разворачивается в собственном ЦОД заказчика, в том числе в изолированном контуре без доступа к интернету. В нем предусмотрены единый вход, ролевая модель доступа и журнал действий пользователей.
При синхронизации кластерных компонентов с центральным компонентом управления передаются служебные метаданные и операционные показатели, включая статусы задач и состояние узлов. Пользовательские наборы данных и артефакты обученных моделей в этот обмен не входят, уточняют разработчики.
Basis Air позволяет управлять GPU-кластерами на разных площадках и в разных подсетях из единого интерфейса
Российский рынок ПО для ИИ-инфраструктуры
По данным iKS-Consulting, объем российского рынка ПО для управления ИИ- и GPU-инфраструктурой в 2026 г. оценивается в 430 млн руб. Аналитики прогнозируют среднегодовой рост этого рынка на 36% в 2026–2031 гг.
Чем занимается «Базис»
«Базис» разрабатывает ПО для управления динамической ИТ-инфраструктурой (ПО УДИ), организации виртуальных рабочих мест и оказания облачных услуг. Компания была образована в 2021 г. путем объединения активов «Тионикс», Digital Energy и «Скала Софтвер». Новый бренд появился в 2022 г.
По данным iKS-Consulting, доля компании на российском рынке ПО УДИ в 2025 г. составила 21%. В декабре 2025 г. «Базис» провел IPO на Московской бирже. Акции компании торгуются под тикером BAZA.
KioskNews shows a cleaned-up reading view extracted from the publisher’s page — the original always lives on their site, not ours.