Как бессерверные gpu делают AI доступным. Введение в платформу PrimeWay

Сегодня мы поговорим о том, как бессерверные-технологии меняют мир GPU-вычислений. Если вы когда-нибудь сталкивались с машинным обучением, рендерингом анализа 3D-графики или большими данными, эта статья поможет вам сэкономить время, деньги и нервы.

Почему GPU — это круто, но дорого?

GPU обеспечивает огромную вычислительную мощность за счет параллельной обработки: тысячи ядер позволяя одновременно выполнять множество операций, что ускоряет задачи искусственного интеллекта. Благодаря этому GPU стали незаменимыми для современных технологий — от игр и дизайна до машинного обучения и высокопроизводительных вычислений. Однако высокая производительность достигается за счёт сложных и дорогих технологий. 

Производство современных видеокарт требует передовых литографий, дорогих материалов, сложных инженерных решений и значительных затрат на исследования и разработку. К этому добавляются расходы на инфраструктуру: мощные GPU требуют специальных серверов, систем охлаждения и дополнительного энергопотребления.

Высокий спрос на GPU в сферах гейминга, AI и майнинга также поддерживает высокие цены, а дефицит и перебои в поставках приводят к дополнительному росту стоимости. 

В итоге GPU остается дорогим, но крайне эффективным инструментом.

Основные различия между бессерверными и обычными облачными GPU серверами:

Здесь наступает бессерверный подход. Представьте, что вы:

• Платите только за время использования компьютера (даже если это час в день).

• Не настраивайте драйверы и не возитесь с серверами.

• Автоматически масштабируется от 0 до необходимого количества графических процессоров в зависимости от нагрузки.

Как это работает?

В классической модели провайдеров оплата идет за всё время аренды GPU-серверов, независимо от их фактического использования. 

Бессерверные — решения работают иначе: вы платите только за время, в которое они действительно нужны, а ресурсы мгновенно перераспределяются после завершения задачи.

3 кейса, где серверлес-GPU выстреливает

1. Стартапы — можно запустить MVP без вложений в железо.

2. Энтерпрайз — выдержат любую нагрузку.

3. Исследователи — обработка данных для научных статей без аренды кластера на месяц.

4. Сезонные проекты — рендеринг рождественской рекламы 2 недели в году.

Реальный пример

Представьте себе небольшую команду разработчиков, которая создала приложение для автоматической обработки и улучшения видео в соцсетях. Их задача — быстро применить эффекты и фильтры на видео пользователях, чтобы сделать контент ярче и интереснее.

Проблема

• Видео обрабатываются с помощью нейросетей, которым требуются мощные графические процессоры.

• Время обработки одного видео — около 10 минут на одном графическом процессоре.

• В разное время нагрузка скачет, утром мало запросов, вечером — пик.

• Команда не может позволить себе покупать и содержать дорогие серверы с ГПУ, потому что это дорого и неэффективно — большая часть времени оборудование простоит.

Решение — бессерверные GPU

Они решили использовать бессерверные вычисления на GPU. Как это помогло:

• Оплата только за время работы: команда платит только за те минуты, когда видео реально обрабатываются.

• Автоматическое масштабирование: если вечером приходит сотня запросов, платформа автоматически добавляет необходимое количество GPU-инстансов.

• Не беспокоятся о настройке: разработчики не тратят время на установку драйверов, окружение и поддержку серверов.

• Быстрый запуск: приложение запустилось за пару минут, а не недель.

Итог:

За первый месяц работы команда сэкономила тысячи долларов и смогла быстро масштабироваться под растущую аудиторию. Пользователи довольны скоростью обработки, а разработчики — простотой и экономичностью решений.

Этот пример показывает, как серверы бессерверные GPU вычисления помогают бизнесу быть гибким, экономить деньги и сосредоточиться на главном — развитии продуктов, а не на инфраструктуре.

Главное преимущество — вы сосредотачиваетесь на коде и данных, инфраструктура становится невидимой, как электричество в розетке.

Что такое бессерверные GPU-вычисления?

Бессерверные GPU-вычисления — это современный способ использования мощных графических процессоров (GPU) в облаке без необходимости управления серверами и инфраструктурой. Давайте разберёмся, что это значит простыми словами.

Бессерверные вычисления – означает, что разработчику не нужно думать о том, где и как реализуется его код — все технические детали берет на себя облачный сервис. Вы просто говорите: «Мне нужно запустить вот этот код на этих gpu», а платформа сама все собирает и запускает ваш код.

Как это работает в случае с графическим процессором?

Традиционным подходом является аренда или покупка сервера с графическим процессором, настройка драйверов, окружение, наблюдение за оборудованием и оплата.

С бессерверными GPU всё иначе:

• Вы просто описываете, какой тип gpu вам нужен, например, NVIDIA A100 или H100. Все запускается, и вам не нужно знать, как именно это будет работать.

• Автоматическое масштабирование: если у вас много задач, платформа сама запускает необходимое количество графических процессоров для обработки с помощью алгоритма. Когда задач становится меньше — ресурсы автоматически освобождаются.

• Плата только за фактическое время работы: вы не платите за сервер, когда он не нужен, а только за секунды, когда графический процессор действительно нужен для расчетов. Нет переплаты просто.

• Минимальные задержки при запуске: Не нужно настраивать и в ручную что-то запускать, все работает автоматически.

Что это дает на замену?

• Мгновенное развертывание: не нужно вручную ставить драйверы, CUDA, библиотеки PyTorch или TensorFlow. Вы просто указываете готовый Docker-образ с нужным ПО, и всё запускается автоматически.

• Гибкое сочетание графических процессоров: можно использовать разные типы видеокарт в одном проекте — мощные для обучения моделей и более дешевые для быстрого запуска готовых решений.

• Умное управление задачами: Платформа сама восстанавливает задания по очереди, при необходимости приостанавливает или возобновляет их, чтобы эффективно использовать ресурсы.

Бессерверные GPU — это как вызвать такси вместо покупки машины: вы платите только за поездку, не думая о ремонте машины, парковке и обслуживании. Это позволяет быстро и экономично выполнять сложные вычисления, не тратя время на изменение и управление серверами. Такой подход идеально подходит для тех, кто хочет сосредоточиться на разработке и данных, а не на инфраструктуре.

Технические принципы работы

Давайте разберём простыми словами, как построены основные компоненты и преимущества бессерверных вычислений на GPU, а также как платформа PrimeWay помогает сделать этот процесс максимально удобным.

Контейнеризация — гарантия стабильной окружающей среды.

Любая ваша задача упаковывается в Docker-контейнер — это как коробка с вашим приложением и всеми плагинами для его работы: нужные библиотеки, драйверы, настройки. Благодаря этому контейнеру ваша программа всегда будет работать одинаково, независимо от того, где ее запускают. В конфигурационном файле вы просто указываете, какой именно образ используется Docker, например:

docker_image: pytorch/pytorch:2.7.0-cuda11.8-cudnn9-runtime

Это решение избавит вас от проблем с несовместимостью и длительной настройкой окружения.

Менеджер очередей — порядок и балансировка

Когда вы отправляете сразу много задач на обработку, менеджер поочередно распределяет задачи по доступным видеокартам, чтобы нагрузка была равномерной, и все задачи выполнялись максимально быстро.

Автоматическое масштабирование

• Масштабирование (масштабирование вверх): когда задача становится больше, система сама запускает дополнительные графические процессоры для обработки с помощью настройки.

• Масштабирование (масштабирование вниз): Если задач нет или их мало, лишние GPU-инстансы автоматически останавливаются через установленное время, чтобы вы не платили за неиспользуемый ресурс.

Такой подход позволяет экономить деньги и всегда иметь необходимую мощность.

Планировщик — запуск по расписанию

Иногда задачи нужно запускать не сразу, а по расписанию. Например, дообучение моделей, или обработка данных, это могут и различные LLM модели, которые нужно только в определенное время. Планировщик позволяет задать:

• Конкретные даты и время запуска.

• Периодичность (ежедневно, еженедельно).

• Временные окна для рабочих задач.

Это помогает оптимизировать затраты и использовать ресурсы максимально эффективно.

Мониторинг и регистрация — всё под контролем.

Платформа автоматически собирает метрики и логи — Вы видите, что происходит с вашими вычислениями сразу же, и можете быстро реагировать на любые проблемы.

Преимущества бессерверных графических процессоров по сравнению с консервативным кластером:

Как PrimeWay синхронизирует работу с бессерверным графическим процессором

PrimeWay — это платформа, которая сочетает в себе гибкость и простоту использования.

• CLI-инструмент — можно создать и активировать функцию одной команды в терминале:

pip install primeway
primeway create job --config tlite.yaml --run

• Конфигурация в виде кода — в одном YAML-файле указано всё, что необходимо: какой Docker-образ, сколько GPU, объем диска, переменные окружения, расписание и автомасштабирование.

• UI-дашборд — если не хочется возиться с файлами, можно выбрать модель прямо в браузере и нажать «Запустить». Платформа автоматически создает ендпоинт, например:

https://<model_id>.proxy.primeway.io

Этот адрес можно сразу использовать, например, любому клиенту через API OpenAI.

• Гибкое автомасштабирование — параметр autoscaler_timeout позволяет задать, через сколько секунд без запросов PrimeWay свернет GPU-инстансы, а потом снова поднимет их при новом пользовательском запросе или по расписанию.

• Расширенное планирование — можно запускать обучение моделей ночью, а инференс (быстрый запуск готовых моделей) — в рабочих часах, чтобы оптимизировать расходы и нагрузку.

Бессерверная GPU платформа PrimeWay, — это удобный, экономичный и гибкий способ запуска тяжелых вычислений.

Вы не тратите время на управление серверами, платите только за то, что реально используется, и всегда можете быстро масштабировать свои задачи.

Технические принципы работы

Ниже приведён корректный разбор того, как PrimeWay запускает постоянный сервис (deploy-задачу) по конфигурационному файлу tlite.yaml. Пример ориентирован на развёртывание LLM-модели T-lite-instruct-0.1 при помощи vLLM.

Полный пример tlite.yaml

# ────────── Обязательные поля ──────────
docker_image: vllm/vllm:latest      # Базовый Docker-образ с vLLM
job_name: deploy_tlite_model        # Уникальное имя задачи
job_type: deploy                    # Допустимы: run | deploy

command: ["/bin/sh", "-c"]          # Запускаем shell внутри контейнера
args:                               # Основная команда сервиса
  - >
    vllm serve t-bank-ai/T-lite-instruct-0.1
    --served-model-name T-lite-instruct-0.1
    --max_num_batched_tokens 24000

disk_space: 40                      # ГБ, выделяемые на контейнер
gpu_types:                          # Запрашиваем один NVIDIA A40
  - type: NVIDIA A40
    count: 1

env:                                # Секреты и конфиги
  - name: HUGGING_FACE_HUB_TOKEN
    value: hf_UbrilqcpTxfBFamcJhXLgBQiWdy

port: 8000                          # Порт, который слушает приложение
health_endpoint: /health            # URL для проверки здоровья
health_check_timeout: 180           # Секунды ожидания ответа

schedule:                           # Когда сервис «включён»
  workdays:
    - start: "09:00:00"
      end:   "17:00:00"
  weekends:
    - start: "10:00:00"
      end:   "16:00:00"
  specific_days:                    # 5 = пятница
    - day: 5
      windows:
        - start: "00:00:00"
          end:   "23:59:59"

autoscaler_timeout: 3600             # час бездействия → GP​U парковка.

Что происходит на каждом этапе

1. primeway create job --config tlite.yaml
   • CLI валидирует YAML.
   • Папка context (если указана) собирается в образ PrimeWay.
   • Платформа собирает задачу в итоговый образ, присваивает JOB_ID, но не запускает контейнер.

2. primeway run job JOB_ID
   • Оркестратор запрашивает свободный хост с нужным GPU.
   • На хосте:
   – скачивается объявленный Docker-образ;
   – выставляются переменные окружения.
   • Контейнер стартует, выполняя command + args.
   • На уровне облачной сети создаётся TCP-прокси → port.
   • Health-чекер пингует http://<container_ip>:8000/health.
   – Если ответ не приходит за health_check_timeout = 180 с, платформа помечает запуск как нездоровый и перезапускает контейнер.
   • После успешного health-чека задача переключается в статус RUNNING (healthy) и становится доступна внешним клиентам.

3. Расписание:

   • В будни сервис работает с 9 утра до 5 вечера.

   • В выходные — с 10 утра до 4 вечера.

   • В пятницу (5 день по нумерации недели) — круглосуточно.

   Это помогает экономить ресурсы и деньги, запуская сервис только тогда, когда он действительно нужен.

4. Автомасштабирование (autoscaler_timeout)
   • Пока есть входящие запросы, контейнер работает.
   • Если за 960 с нет ни одного запроса, GPU-ресурс отсоединяется (контейнер замораживается).
   • Первый же новый HTTP-запрос будит сервис.

Основные преимущества такого подхода

• «Infrastructure-as-code»: один YAML описывает всё — от GPU до расписания.
• Zero-to-GPU: не нужно писать Dockerfile или Ansible, PrimeWay берет это на себя.
• Pay-per-use: благодаря schedule + autoscaler_timeout платить приходится только за реально занятое время GPU.
• Быстрый rollback: поменяли версию модели → перезапустили с новым docker_image или args, сохранив остальные настройки.

Либо используйте No-Code — инструмент для каждого

Если вы хотите использовать GPU-вычисления, но не хотите погружаться в настройки и программирование, то другой вариант — это No-Code функциональность PrimeWay. Это подход, при котором вы можете запускать и управлять задачами GPU через удобный графический интерфейс или простые настройки, без необходимости писать сложные скрипты или разбираться в инфраструктуре.

Пример, как это работает

Предположим, вы хотите обрабатывать видео с помощью с Vision Model. Вместо того, чтобы вручную создавать серверы, хранить драйверы и писать команды, вы заходите на PrimeWay платформу, выбираете нужную модель, указываете параметры и запускаете процесс.

Платформа сама:

• Запустит нужные GPU-ресурсы.

• Запустит контейнер с необходимой защитой.

• Обеспечит минимальное масштабирование при росте и спаде нагрузки.

• Предоставит удобные логи.

Почему стоит выбрать No-Code?

• Экономия времени и силы — не нужно настраивать локальное окружение.

• Минимальные ошибки — готовые шаблоны и интерфейсы снижают риск неправильной настройки.

• Гибкость — можно быстро менять параметры и запускать новые задачи.

• Экономия денег — платите только за использованные ресурсы, без лишних затрат на простаивающее оборудование.

No-Code функциональность открывает доступ к мощным GPU-вычислениям без необходимости настройки даже локального окружения. Это позволяет быстро получать результаты, фокусироваться на расширении своих задач и использовать преимущества бессерверных вычислений.

Заключение

Бессерверные GPU-вычисления — это современный и удобный способ использования мощных вычислительных ресурсов, без необходимости постоянного присмотра за серверами. Представьте себе, что вам не нужно настраивать инфру и включать 24/7 — а вы платите только за то время, когда ваши задачи решаются. Это помогает значительно сэкономить деньги и не тратить время на лишние заботы. 

Такой подход особенно полезен для компаний и разработчиков, которым важно быстро запускать новые проекты и легко масштабировать вычисления в зависимости от спроса. Раньше для этого нужно было создать специальную команду, которая следила за серверами, обновляла программное обеспечение и решала технические проблемы.

Платформа PrimeWay объединяет ключевые преимущества, предоставляя удобный и эффективный инструмент для GPU-вычислений в бессерверном формате. Это обеспечивает мгновенный доступ к вычислительным ресурсам, упрощенную адаптацию под задачи и возможность полностью сосредоточиться на реализации идей без погружения в технические детали.

Посетите наш сайт для большей информации – https://primeway.io

Также по любым вопрос пишите в наш телеграм – @PrimeWayio

А как вы думаете, какие задачи вы могли бы решить с помощью бессерверных GPU-вычислений? 

Делитесь своим мнением!