высокопроизводительные серверы для взыскательных заказчиков
серверы для интенсивных вычислений в задачах искусственного интеллекта и машинного обучения
сбалансированные серверные платформы для универсальных нагрузок
дисковые модули, расширяющие стандартные возможности хранения серверов YADRO
централизованное ПО управления устройствами YADRO
Высокопроизводительные серверы
семейство систем хранения данных начального уровня
cистемы хранения для корпоративных приложений, аналитики и платформ виртуализации
линейка коммутаторов для центров обработки данных
высоко масштабируемые системы для объектного хранения данных
инструменты для интеграции продуктов TATLIN с внешними системами
ВСК провела испытания решения для обучения нейросетей и ML-моделей на оборудовании компании YADRO на площадке АФТ
О компании YADRO
Ведущая российская технологическая компания разработчик и производитель вычислительных систем, платформ обработки и хранения данных. Продуктовый портфель компании YADRO включает высокопроизводительные серверы VESNIN, сервера стандартной архитектуры VEGMAN, и семейство систем хранения данных TATLIN. R&D центры находятся в Москве и Санкт-Петербурге, собственная производственная площадка расположена в Московской области.
Москва, 5 февраля 2024, – Страховой Дом ВСК провел испытания комплексного решения на стенде Ассоциации ФинТех (АФТ), построенном на оборудовании компании YADRO. Основной целью испытаний было обучение и тестирование нейросетей и ML-моделей, требующих высоких процессорных мощностей.
На первом этапе было проведено обучение и тестирование моделей разной архитектуры для задачи маппинга (определения соответствия между различными моделями данных) текстовых списков, в частности – предсказания принадлежности текстовых объектов к классам различного уровня. Модели, построенные с применением методов глубокого обучения (Embedding+LSTM+Dense, реализация в Natasha, FastText и Keras/Pytorch-lightning и RuBERT), оценивались по соотношению время обучения – качество. Оказалось, что точность обучения при использовании графических ускорителей и обычных ЦП сопоставима, а вот скорость обучения на графических ускорителях выросла в 15-80 раз.
На втором этапе тестирования проведено обучение и тестирование моделей для решения задач улучшения распознавания сущностей в неструктурированном тексте и распознавания по фотографии. В ходе испытаний установлено, что использование графических ускорителей позволяет до 38 раз ускорить процесс тренировки небольших моделей (12 – 17M параметров). В то же время, для исполнения моделей в ряде случаев оказывается предпочтительным использование обычных ЦП.
Для проведения испытаний использовался стенд, развернутый в Ассоциации ФинТех на базе оборудования компании YADRO. Стенд демонстрирует возможность использования российских инфраструктурных решений на большинстве уровней технологического стека типичной финансовой организации и включает в себя серверы VEGMAN, систему хранения TATLIN.UNIFIED, централизованное ПО управления СУПРИМ.
На первом этапе было проведено обучение и тестирование моделей разной архитектуры для задачи маппинга (определения соответствия между различными моделями данных) текстовых списков, в частности – предсказания принадлежности текстовых объектов к классам различного уровня. Модели, построенные с применением методов глубокого обучения (Embedding+LSTM+Dense, реализация в Natasha, FastText и Keras/Pytorch-lightning и RuBERT), оценивались по соотношению время обучения – качество. Оказалось, что точность обучения при использовании графических ускорителей и обычных ЦП сопоставима, а вот скорость обучения на графических ускорителях выросла в 15-80 раз.
На втором этапе тестирования проведено обучение и тестирование моделей для решения задач улучшения распознавания сущностей в неструктурированном тексте и распознавания по фотографии. В ходе испытаний установлено, что использование графических ускорителей позволяет до 38 раз ускорить процесс тренировки небольших моделей (12 – 17M параметров). В то же время, для исполнения моделей в ряде случаев оказывается предпочтительным использование обычных ЦП.
Для проведения испытаний использовался стенд, развернутый в Ассоциации ФинТех на базе оборудования компании YADRO. Стенд демонстрирует возможность использования российских инфраструктурных решений на большинстве уровней технологического стека типичной финансовой организации и включает в себя серверы VEGMAN, систему хранения TATLIN.UNIFIED, централизованное ПО управления СУПРИМ.
«В рамках цели по достижению технологического суверенитета перед финансовыми организациями стоит задача заместить имеющиеся импортные программно-аппаратные комплексы для работы core-систем отечественными, не замедляя при этом развитие и внедрение инноваций. Стенд АФТ позволяет успешно решать различные задачи, в том числе, в области ML: по распознаванию документов, обработке неструктурированных потоков информации, разработке решений для андеррайтинга и т.д.», – подчеркнул руководитель управления развития технологий Ассоциации ФинТех Олег Моргун.
«Страховой Дом ВСК стал первым пользователем нашего стенда, развернутого в АФТ. Мы благодарны коллегам из ВСК, вместе с которыми удалось поработать над крайне интересной задачей использования ИИ в финансовой сфере. В 2024 году мы планируем сфокусироваться на проработке референсных архитектур комплексных решений: прежде всего, автоматизированных банковских систем, к которым проявляют интерес практически все российские банки. В то же время продолжим проводить тесты решений на базе российского технологического стека в рамках различных прикладных кейсов по запросам участников Ассоциации», – отметил директор департамента технической поддержки продаж YADRO Павел Карнаух.
«Страховой Дом ВСК стал первым пользователем нашего стенда, развернутого в АФТ. Мы благодарны коллегам из ВСК, вместе с которыми удалось поработать над крайне интересной задачей использования ИИ в финансовой сфере. В 2024 году мы планируем сфокусироваться на проработке референсных архитектур комплексных решений: прежде всего, автоматизированных банковских систем, к которым проявляют интерес практически все российские банки. В то же время продолжим проводить тесты решений на базе российского технологического стека в рамках различных прикладных кейсов по запросам участников Ассоциации», – отметил директор департамента технической поддержки продаж YADRO Павел Карнаух.
О компании YADRO
YADRO – группа российских технологических компаний (входит в «ИКС Холдинг»), объединяющая направления разработки и производства вычислительных платформ, систем обработки и хранения данных, телекоммуникационного и сетевого оборудования, персональных и «умных» устройств, микропроцессорных ядер и fabless-разработку микропроцессоров.
R&D центры расположены в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге, Нижнем Новгороде и Минске.
R&D центры расположены в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге, Нижнем Новгороде и Минске.
Контактная информация
© 2023 YADRO. Все права защищены. Политика обработки персональных данных | Положение о гарантии | Использование товарных знаков | Положение о технической поддержкеПоложение о технической поддержке
Политика обработки персональных данных | Положение о гарантии | Использование товарных знаков | Положение о технической поддержке | Условия осуществления деятельности
© 2025 YADRO. Все права защищены.
© 2025 YADRO. Все права защищены.