Университетский ИИ-кластер для обучения студентов и исследований

Программы по искусственному интеллекту открылись в большинстве вузов, но студенты обучают модели на ноутбуках или в бесплатных облачных сессиях с лимитами, а исследовательские группы конкурируют за единственный GPU-сервер кафедры. Без собственной инфраструктуры невозможно ни работать с современными LLM, ни участвовать в грантах, где требуются вычислительные мощности, ни привлекать индустриальных партнёров.

Разрозненные закупки отдельных станций приводят к простою: по отраслевым оценкам, загрузка GPU в неуправляемой среде не превышает 15–30 %, при этом часть пользователей всё равно стоит в очереди.

Мы проектируем и поставляем ИИ-кластер вуза как единый ресурс с планировщиком, квотами по факультетам и курсам, каталогом готовых образов и порталом самообслуживания. Студент получает Jupyter с GPU по кнопке, исследователь — многоузловое обучение через Slurm, преподаватель — гарантированную квоту на время практикума.

• Аудит потребностей: курсы, исследовательские группы, партнёрские проекты.
• Архитектура: узлы обучения, узлы инференса, хранилище, сеть, охлаждение.
• Slurm или Kubernetes с разделением GPU (MIG, time-slicing) для учебных задач.
• Портал: JupyterHub, каталог моделей и датасетов, учёт машинного времени.
• Обучение администраторов и сопровождение.

Какие данные нужны

• Открытые и внутренние датасеты для курсов
• Данные исследовательских групп
• Учебные образы и ноутбуки
• Журнал загрузки и квоты