AI-компании сталкиваются с необходимостью эффективного распределения вычислительных ресурсов между командами. В Together AI поделились опытом проектирования многотенантных GPU-кластеров, которые позволяют объединять мощности без ущерба для изоляции рабочих процессов.
Ключевая задача — обеспечить баланс между общей доступностью ресурсов и безопасностью данных. Для этого используются виртуализация GPU, управление доступом и мониторинг использования. Важно также учитывать специфику задач: обучение моделей, инференс и дообучение требуют разных конфигураций.
Together AI предлагает практические рекомендации по настройке кластеров, включая выбор оборудования, оптимизацию сетевых соединений и автоматизацию развёртывания. Компания также подчеркивает важность гибкости: система должна поддерживать как крупные, так и мелкие проекты.
Этот подход позволяет компаниям масштабировать ИИ-инфраструктуру без значительных затрат на оборудование и персонал. Вместе с тем, он требует тщательного планирования и постоянного мониторинга для предотвращения конфликтов и сбоев.