Запатентованные продукты

Задача

Современные вычислительные нагрузки — от обучения AI/ML до рендеринга и in-memory баз данных — регулярно превышают доступную системную память. Сбои Out-of-Memory (OOM) разрушают пропускную способность пайплайнов. Традиционно единственное решение — покупка дополнительной DRAM ($10–20K на рабочую станцию). При этом утилизация DRAM в корпоративных средах часто опускается ниже 50%, а организации продолжают переплачивать за избыточное оснащение.

Результат

Системы фактически получают 2× ёмкости памяти за счёт существующего флеш-хранилища. Приложения, которые ранее падали из-за OOM, теперь работают производительно. Затраты на инфраструктуру остаются стабильными при решении проблемы узкого места по памяти на всём парке.

Подход

• Patent-pending программное решение: динамически загружаемый модуль ядра непрерывно отслеживает, какие страницы памяти активно используются («горячие») и какие простаивают («холодные»)
• Холодные страницы прозрачно выгружаются из DRAM на NVMe-флеш, эффективно расширяя ёмкость памяти системы
• ИИ-движок предсказания — на основе нейросетевых методов — прогнозирует, какие выгруженные страницы скоро понадобятся, и заранее возвращает их в DRAM до запроса приложения
• Непрерывная самооптимизация: обратная связь по точности предсказаний позволяет движку автоматически адаптироваться к любому профилю нагрузки
• Установка занимает менее 5 минут без изменений в ОС или приложениях — работает on-premise, в облаке, в виртуализированных, bare-metal и контейнеризированных средах

Задача

Организации, размещающие LLM у себя, сталкиваются с огромными затратами на инфраструктуру — память GPU становится главным узким местом, а стандартные конфигурации инференса теряют 30–60% доступных вычислений. Модели, которые должны помещаться на один GPU, требуют multi-GPU. Латентность непредсказуема, пропускная способность низкая, а масштабирование означает линейный рост затрат.

Результат

Организации достигают снижения совокупных затрат на инфраструктуру инференса на 20–40%. Модели, требовавшие 4× A100, теперь работают на 2×. Латентность падает на 40–60%, а пропускная способность растёт в 2–3 раза.

Подход

• Оптимизация пулинга памяти: собственное управление памятью снижает использование GPU-памяти до 60%, позволяя запускать более крупные модели на меньшем оборудовании
• Оптимизация KV-cache: переиспользование кэша в 3 раза быстрее за счёт интеллектуального управления key-value кэшем
• Динамический батчинг: интеллектуальная группировка запросов достигает 85%+ утилизации GPU против типичных в индустрии 30–40%
• Дистилляция знаний из RAG: с помощью PEFT (LoRA/QLoRA) знания из retrieval-augmented пайплайна переносятся прямо в меньшие и более быстрые модели
• Quantization-aware развёртывание: квантизация INT4/INT8 с минимальной потерей качества, подтверждённой комплексными бенчмарками
• Полная интеграция с Predictive Memory™ для расширения памяти на системном уровне вместе с оптимизациями на уровне GPU