НейроСтрой Studio
Новое поколение

ЦОД AI: инфраструктура,
которую можно объяснить.

Запуск сложнейших LLM на смешанном железе. Превращаем гетерогенные ресурсы в единый нейронный кластер с понятной экономикой.

Запросить КПКорпоративные агенты
Что значит «новое поколение»
0,0x
дешевле железа
0%
меньше энергии
0 моделей
в одном кластере
0.95%
аптайм SLA
Сравнение

Традиционный путь vs архитектура НейроСтрой

Альтернатива

Традиционный путь

Закупка одного семейства GPU

  • Оборудование3× MI300X
  • Память VRAM576 GB
  • Энергопотребление1800 W
  • Стоимость~15 М ₽
  • Поддержка моделейУзкая
  • Гибкость ростаСемейство-only
Закрытая экосистема, высокий TCO
Рекомендуется

Архитектура НейроСтрой

Гетерогенный кластер

  • Оборудование2× H100 + 4× A100 + Mac Studio
  • Память VRAM512 GB разнесена и share-ready
  • Энергопотребление1080 W
  • Стоимость~5.5 М ₽
  • Поддержка моделейvLLM · TGI · llama.cpp · MLX
  • Гибкость ростаЛюбые акселераторы
На 60% дешевле и на 40% энергоэффективнее
Преимущества

Шесть точек, где гетерогенный кластер выигрывает

Гетерогенные кластеры

NVIDIA H100/A100, AMD MI300X, Apple Silicon — единый менеджер ресурсов поверх любого парка железа.

Энергоэффективность

На 40% меньше потребление по сравнению с типовой конфигурацией под ту же модель.

TCO в 2–3 раза ниже

За счёт смешения поколений, динамической миграции и offline-batching.

Низкая латентность

Маршрутизация запроса на ближайший воркер с актуальным KV-кэшем. Без cold-start.

Изоляция на уровне VPC

Каждый клиент — отдельная сеть с шифрованием inflight и at-rest. Безопасный multitenancy.

Open-source ядро

Платформа работает на vLLM/TGI/llama.cpp. Никакого vendor-lock на прикладном уровне.

Внедрение

Как мы запускаем у клиента

От первого звонка до production — обычно 4–8 недель.

  1. ШАГ 01

    Аудит парка железа

    Смотрим, что есть. Считаем, какую часть нагрузок можно переложить на существующие машины. Заполняем gap-list.

  2. ШАГ 02

    Топология кластера

    Проектируем сеть, маршрутизацию запросов, кэши и failover. Согласовываем модели и квоты.

  3. ШАГ 03

    Тестирование под нагрузкой

    Имитация боевых сценариев. Профайлинг латентности. Тонкие настройки vLLM/TGI/llama.cpp.

  4. ШАГ 04

    Pilot и production

    Запуск в pilot-окружении, обратная связь, переключение на prod. Поддержка 24/7 первые 90 дней.

Расчёт под ваш кейс

Готовы оптимизировать AI-инфраструктуру?

Расскажите про текущий парк и нагрузки — пришлём расчёт TCO и предложение.

Заполнить формуНаписать на e-mail