высокопроизводительные серверы для взыскательных заказчиков
серверы для интенсивных вычислений в задачах искусственного интеллекта и машинного обучения
сбалансированные серверные платформы для универсальных нагрузок
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.