Лабораторії, що ніколи не сплять: як GPU‑сервери Unihost стають біореактором для AI‑стартапів 24/7

Що це таке

“The Labs That Never Sleep” — не слоган, а модель роботи сучасних AI‑команд: приймання й очищення даних → попереднє навчання/донавчання → офлайн‑валідація → пакування артефактів → викочування inference → телеметрія, що знову живить пайплайн. У цього циклу немає пауз: – Вночі важкі тренування йдуть швидше — мережеві канали вільніші, конкуренція нижча. – Вдень і вночі на сервінг сипляться піки: LLM‑чати, узагальнення, семантичний пошук, рекомендації, саппорт‑копілоти. – Датасети зростають у реальному часі: журнали запитів, кліки, рейтинги, промпти, зображення/аудіо/відео, сенсори.

Базовий принцип — передбачуваність і відтворюваність. Коли ваш LLM або мультимодальна модель живе за жорсткими SLO P95/P99, а fine‑tuning коштує десятки годин GPU, «шумні сусіди» в віртуалізації стають неприйнятним податком. Спорадичний тротлінг, перепідписка PCIe/пам’яті, дрифт I/O, нестабільна NUMA‑афініті — усе це перетворює тренування на лотерею, а продакшн — на американські гірки. Тому серце лабораторії — чистий bare metal із потужними GPU, швидкою мережею та NVMe.

Уявіть це як біореактор: – Поживне середовище — ваші дані. Їхня якість визначає швидкість збіжності та поведінку. – Температура та кисень — охолодження й пропускна здатність (NVLink/PCIe, RDMA/InfiniBand, NVMe IOPS). – Стерильність — ізоляція на рівні «заліза» (без «шумних сусідів»), чисті образи, контрольовані версії драйверів. – Датчики і клапани — моніторинг, алерти, автоскейлінг, інцидент‑рунбуки.

Так ростуть реальні продукти: не стрибками з хакатону в хакатон, а в ритмі 24/7, де кожна ітерація продовжує попередню — і інфраструктура не заважає, а допомагає.

Як це працює

1) Пайплайн даних і підготовка

Потоки з додатків, CRM, логів, сесій, зображень і аудіо приземляються в об’єктне сховище та на «стейджинг». Формати: Parquet/Arrow. Розкладка: часові/версійні партиції. Політики ретенції: «гарячі/теплі/холодні» шард‑набори. Препроцесинг виконується на локальних NVMe (під проміжні артефакти) і паралелізується через Spark/Ray/Dask. Вузькі місця: – I/O і IOPS: SATA гальмує ETL; NVMe‑RAID дає паралельний доступ до шардів. – Мережа: 25G — практичний мінімум; 100G — комфорт для 1–10 ТБ робочих наборів; RDMA/RoCE знімає копіювання з CPU. – Очищення/дедуп: токенізатори для тексту, VAD для аудіо, EXIF‑фільтри для зображень, PII‑скрубери для приватності.

2) Нічна зміна: навчання (pretrain/fine‑tune)

Вночі планувальник (Slurm або Kubernetes з NVIDIA GPU Operator) збирає GPU‑вузли в джоби. Чекпойнти лежать на NVMe. Змішані точності (FP16/FP8), ZeRO/FSDP і FlashAttention знижують VRAM‑піки. Синхронізація градієнтів йде через NCCL по NVLink/PCIe і високошвидкісним фабрикам. Важливе: – Клас GPU і VRAM: 7–13B комфортно донавчати з 48–80 ГБ VRAM; мультимодалі та 70B потребують мультинода або агресивних стратегій пам’яті. – Тепловий режим: на bare metal легше тримати стабільні частоти — IPMI, криві вентиляторів, якісне живлення/охолодження. – Детермінізм: фіксуємо версії CUDA/cuDNN/драйверів, seed і компілятори; перед довгими епохами — смоук‑бенчі.

3) Добова й нічна робота inference (онлайн‑сервінг)

Користувачі відчувають не середні значення, а P95/P99. У продакшні потрібні мікробатчинг, спекулятивне декодування та квантування (INT8/FP8) на рушіях TensorRT, Triton Inference Server, vLLM, ONNX Runtime. Для RAG додаються векторні БД, швидкі диски, RAM‑кеші. Щоб витримувати мільйони викликів: – Вертикальний + горизонтальний скейлінг: масштабуємо репліки за глибиною черги токенів/сек; виносимо токенізацію на високочастотні CPU; фіксуємо NUMA‑афініті. – Anycast + L7‑балансування: мульти‑регіональні точки входу стабілізують шлях запиту. – Гібрид «train→serve»: ті самі вузли вночі донавчають, удень сервлять; ваги/чекпойнти — локально, без копіювань.

4) Зворотний зв’язок і безперервне поліпшення

Телеметрія з продакшну повертається в навчання: популярні інтенти, доменні «сліпі зони», токсичні/галюцинаторні випадки, сегментні метрики. Плануються нові fine‑tune/DPO/RLAIF, оновлюються індекси RAG, підбираються гіперпараметри. Лабораторія справді дихає: користувачі вдень, еволюція вночі.

5) Спостережуваність, SRE і безпека

• Метрики: завантаження/пам’ять/температури GPU, tokens/sec, TTFB, P95/P99, довжина черг, NCCL all‑reduce, мережеві pps/Gbps, дискові IOPS/latency.
• Трейсинг: спани ланцюжків RAG (retrieval → re‑rank → generation) з вирівнюванням на профілі CPU/GPU.
• Runbooks і DR: швидкий рестарт із чекпойнтів, «пожежні навчання», мок‑інциденти.
• Безпека: приватні VLAN, шифрування на диску й у каналі, керування секретами, анти‑аб’юз для публічних API. Для ринків ЄС (GDPR) — видалення даних, мінімізація, політики ретенції логів/промптів.

Чому це важливо

Передбачуваність = швидкість ітерацій

Команди перемагають не більшою кількістю годин, а швидшими петлями зворотного зв’язку. Якщо тренування йдуть за графіком, а прод тримає SLO, кожна ніч приносить вимірюваний приріст якості. Bare metal прибирає джиттер гіпервізора і «шум сусідів», дає чистий шлях даних і стабільні частоти — отже, кожна епоха займає близький час, бенчмарки порівнювані, регресії видимі.

Вартість помилки масштабується з трафіком

Один «флап» живлення — і тисячі таймаутів. Втрачений чекпойнт — мінус день. Якщо архітектура просідає в піку, бізнес втрачає довіру до AI‑функцій. Потрібні: – надлишковість живлення й мереж; – NVMe‑RAID і об’єктні бекапи артефактів; – часті чекпойнти; – розумна оркестрація з пріоритетами і preemption.

Детермінізм і відповідність

У fine‑tuning і RLHF детермінізм — не розкіш. Це основа відтворюваних експериментів і коректних A/B‑висновків. Також це спосіб узгодитись з приватністю/безпекою: повний контроль ОС/драйверів/патчів і суверенність даних простіше досягти на виділеному «залізі».

Пропускна здатність — кисень лабораторії

NVLink/PCIe, RDMA/InfiniBand, NVMe‑пули, page‑locked буфери — усе це зменшує копіювання і простої GPU. Чим чистіший шлях даних, тим більші tokens/sec і швидша збіжність.

Економіка результату

Міряйте вартість епохи і вартість токена, а не «ціну години». Bare metal передбачуваний: можна планувати утилізацію, не платити за віртуальний оверхед і тримати вищу зайнятість GPU. На горизонті місяців TCO зазвичай нижчий.

Як обрати

1. GPU і пам’ять

• R&D, швидкі прототипи: RTX 4090 / RTX 6000 Ada — чудове співвідношення ціна/продуктивність, сильний FP16/FP8, 24–48 ГБ VRAM.
• Важке навчання і мультинод: A100 80GB / H100 — NVLink, відмінне масштабування, сучасні точності, зрілі драйвери.
• Змішаний контур (доучення + сервінг): L40S — збалансовані tokens/sec і енергоефективність.

Оцінка VRAM: Параметри × байт/параметр (FP16/FP8/INT8) + активації (глибина/батч) + KV‑кеш (контекст × токени). Тримайте 10–20% запасу на спайки.

2. CPU, NUMA і RAM

Токенізація на льоту, планування батчів, RAG‑retrieval, серіалізація, компресія — усе це сильно вантажить CPU. Рекомендації: – високочастотні ядра і великий L3; – чіткий NUMA‑пінінг потоків і переривань; – 256–512 ГБ RAM на вузол для великих контекстів і RAG‑індексів.

3. Сховище

• Локальний NVMe RAID 1/10 для чекпойнтів і «гарячих» шардів — мінімальна латентність, максимальний IOPS.
• Мережеве сховище (Ceph/Lustre/якісний NFS) — спільні датасети, довгострокові артефакти.
• Пріоритезуйте швидкість заливки/вивантаження чекпойнтів, паралельний доступ, відмовостійкість.

4. Мережа

• 25G — база; 100G — комфорт для мультинода і швидкого ETL.
• RDMA/RoCE/InfiniBand — коли потрібні прудкі all‑reduce і мікролатентності.
• Приватні VLAN, Anycast/ECMP, балансування L4/L7.

5. Оркестрація і MLOps

• Контейнери: Docker + NVIDIA Container Toolkit.
• Планувальники: Kubernetes (GPU Operator) — універсальність; Slurm — щільний HPC.
• Сервінг: Triton, vLLM, TensorRT‑LLM, ONNX Runtime; мікробатчинг і спекулятивка.
• Експерименти/артефакти: MLflow/W&B; кураторські реєстри моделей/датасетів.
• CI/CD: збірка образів, tokens/sec і P95 як тести CI, канарейкові релізи.

6. Спостережуваність і SRE

• Метрики GPU/CPU/IO/мережі, tokens/sec, TTFB, P95/P99, глибина черг.
• Трейсинг RAG‑ланцюжків із кореляційними ID.
• Алерти на деградацію швидкості епох/інференсу.
• Runbooks і регулярні DR‑вправи.

7. Безпека і комплаєнс

• Ізоляція на рівні «заліза», приватні VLAN, шифрування на диску й у транзиті.
• Керування секретами, контроль доступу, аудиторські трейли.
• Плейбуки GDPR: локальність даних, видалення PII, політики ретенції логів/промптів.

8. Економіка і планування

• Порівнюйте вартість епохи/токена, а не годину.
• Плануйте утилізацію: вночі — навчання, вдень — сервінг.
• Бюджетуйте мережу/сховище — саме вони часто стають «пляшковим горлечком».

Unihost як рішення

Unihost — це біореактор для AI‑стартапів: «залізо», мережі та операційні практики зібрані в цілісну систему. На практиці ви отримуєте:

Чистий bare metal

Повний контроль над ОС, драйверами, CUDA/ROCm, мікрокодом і NUMA. Без oversubscription і «шумних сусідів». Передбачувані частоти, стабільний I/O, відтворювані бенчмарки.

Сучасні GPU і топологія

RTX 4090/RTX 6000 Ada — для R&D; L40S/A100/H100 — для важких задач. Підтримка NVLink, охолодження високих TDP, PCIe‑топології, що поважають маршрути NCCL.

Швидкі NVMe‑масиви

RAID‑пули для чекпойнтів і «гарячих» датасетів. Низька латентність, високий IOPS, гнучка ємність і надійність.

Мережі, спроєктовані під AI‑навантаження

Від 25G до 100G+ на вузол, приватні VLAN, опції RDMA/RoCE/InfiniBand. Патерни Anycast і L7‑балансерів між регіонами.

Операційка під MLOps

Допомога зі встановленням драйверів/CUDA/Toolkit. Kubernetes/Slurm, Triton/vLLM, профілювання і бенчмаркінг (tokens/sec, P95/P99), поради з квантування і мікробатчингу.

Спостережуваність і контроль

IPMI/out‑of‑band, моніторинг температур/вентиляторів, алерти на деградацію, логування inference, дашборди і рекомендації з оптимізації.

Безпека за замовчуванням

Приватні VLAN, захист API, DDoS‑фільтрація, керування ключами, контроль доступу і політики приватності.

Підтримка 24/7

Наші SRE також не сплять: міграції, відновлення чекпойнтів, аварійні релізи, швидка реакція на інциденти.

Висновок: без стабільного bare metal не було б жодної GPT‑подібної магії. Unihost дає передбачуване середовище; ви ітеруєте — ми тримаємо «кисень» і температуру.

Практичний гайд розгортання «лабораторії, що не спить»

Мінімально життєздатне компонування (MVP)

1. R&D‑пул: 2–4 вузли на RTX 4090/RTX 6000 Ada, локальні NVMe (RAID10) 4–8 ТБ, Docker + NVIDIA Toolkit.
2. Тренувальні вузли: 1–2 вузли на L40S/A100 80GB, 100G фабрика, Slurm або K8s GPU Operator.
3. Фронт сервінгу: 1–2 вузли на L40S/A100, Triton або vLLM, автоскейлінг за чергою запитів.
4. Сховище: об’єктний бакет + снапшоти чекпойнтів; локальні NVMe для «гарячих» артефактів.
5. Спостережуваність: базові метрики GPU/CPU/IO/мережі, tokens/sec, P95/P99; алерти на зростання черг і температури.

Ріст до продуктивного кластера

• Додаємо мультинод‑навчання з RDMA/InfiniBand, 100–200G фабрики, FSDP/ZeRO.
• Розводимо ролі: R&D‑пул окремо, тренувальний кластер окремо, сервінг — у кількох регіонах з Anycast.
• Вводимо канарейкові релізи і профілювання прямо в проді.
• Автоматизуємо оновлення RAG‑індексів, регламентуємо очищення і видалення PII.

Типові граблі та як їх оминути

• Гарячі точки у сховищі: лікуються шардінгом, локальними NVMe й попереднім завантаженням чекпойнтів.
• Вузьке місце NCCL: виправляється коректною топологією, налаштуваннями env і розмірами all‑reduce.
• Обвали P99 у проді: стежимо за чергами, вмикаємо мікробатчинг, виносимо токенізацію на CPU, тримаємо запас VRAM.
• Плаваючі бенчмарки: фіксуємо версії драйверів/бібліотек, контролюємо NUMA‑афініті, робимо warm‑up і стабілізацію частот.

Кейси

Кейс 1: чат‑асистент в e‑commerce

Завдання: двомовний асистент по каталогу 2 млн SKU, пікові вікна — 10:00–22:00. Рішення: L40S + vLLM для сервінгу, RAG‑індекси в RAM з NVMe‑бекінгом, мікробатчинг і speculative decoding; вночі — донавчання на A100 80GB свіжими діалогами. Результат: P95 160–220 мс на коротких відповідях, tokens/sec +28%, конверсія пошуку +12% за шість тижнів.

Кейс 2: мультимодерація UGC

Завдання: модерація зображень/відео/тексту 24/7 зі сплесками у свята. Рішення: кластер RTX 6000 Ada для сервінгу, нічні тренування на A100; приватні VLAN і жорсткі політики приватності. Результат: −18% фальшпозитивів, стабілізований P99, нуль простоїв через перегрів за квартал.

Кейс 3: аналітика дзвінків (ASR/TTS + LLM)

Завдання: транскрипція та резюмування з частковим on‑prem для відповідності. Рішення: bare‑metal з 4090 для ASR/TTS і L40S для LLM; локальні NVMe під тимчасові WAV/ембеддинги; DR‑репліка. Результат: −27% TCO vs попередній стек, ×2 швидші звіти.

Поради з продуктивності

• Тримайте «гарячі» дані поруч із GPU: шард‑набори на локальних NVMe; використовуйте page‑locked і pinned memory.
• Оптимізуйте пам’ять моделі: FSDP/ZeRO, FlashAttention, INT8/FP8‑квантування; профілюйте VRAM‑піки і тримайте запас.
• Тюньте NCCL: топологія, змінні середовища (NCCL_SOCKET_IFNAME, NCCL_IB_HCA тощо), розміри all‑reduce.
• Частіше чекпойнтте: зменшуйте RTO; автоматизуйте снапшоти.
• Бенчмарки як тести: tokens/sec, TTFB, P95/P99 і вартість токена в CI; відхилення = фейл збірки.
• Розводьте ролі за потреби: виносьте токенізацію/ретривер на CPU/допоміжні вузли, звільняйте GPU.
• Терміки — це продуктивність: інженерте airflow; тримайте стійки і приміщення в розумних температурних межах.

Чому саме зараз

Ринок AI пришвидшується. Користувачі очікують миттєвих відповідей. Команди, що поставили інфраструктуру на рейки, ітерують швидше: ніч — приріст навчання; ранок — новий чекпойнт; день — A/B на реальному трафіку. Правильний bare metal із продуманими мережею та сховищем робить цю петлю короткою і надійною. Ті, хто тримається «демо‑режиму», втрачають тижні у боротьбі з джиттером і перегрівом.

Висновок

Лабораторії, що не сплять, стоять на зрілій інженерії, стабільному bare metal і гігієні даних. Без цього біореактора GPT‑подібна магія розсипається на випадковість.

Unihost дає саме це середовище: сучасні GPU, швидкі NVMe та мережі, ізоляцію на рівні «заліза», спостережуваність і підтримку 24/7. Підключайте пайплайни, запускайте тренування, викочуйте inference — і тримайте ітерації без збоїв.

Спробуйте сервери Unihost — стабільна інфраструктура для ваших проєктів.
Замовляйте GPU‑сервер на Unihost і отримуйте продуктивність, на яку заслуговує ваш AI‑продукт.