A Selectel adicionou servidores de ponta para treinamento de modelos e ampliou o catálogo de imagens

A Selectel atualizou sua infraestrutura de AI: a linha agora inclui servidores HGX B300 de ponta para o treinamento de modelos de grande porte, configurações mais acessíveis com H200 e RTX 6000 e, no AI marketplace, novas imagens para rastreamento de experimentos, monitoramento e rotulagem de dados. A empresa também adicionou GPUs L4 na nuvem e melhorou o autoscaling no Managed Kubernetes para clusters de produção.

Processado por IA de Habr AI; editado por Hamidun News
A Selectel adicionou servidores de ponta para treinamento de modelos e ampliou o catálogo de imagens
Fonte: Habr AI. Colagem: Hamidun News.
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Ficha técnica e números-chave
ParâmetroDados
Fonte originalHabr AI ↗
Editor-chefe
Dado-chave #1Aim — para rastreamento de experimentos e comparação de resultados de ajuste de modelos.
Dado-chave #2Lobe Chat — uma interface para trabalhar com LLM com ênfase em plugins e soluções prontas da comunidade.
Dado-chave #3Evidently AI — monitoramento de qualidade do modelo e métricas nas quais as atualizações do modelo podem ser automatizadas.

Selectel Adiciona Servidores Flagship para Treinamento de Modelos e Expande Catálogo de Imagens

Selectel resumiu fevereiro e demonstrou como sua infraestrutura está evoluindo para atender à crescente demanda por cargas de trabalho de IA. As principais atualizações incluem novos servidores dedicados para treinamento de modelos grandes, novas imagens no marketplace de IA e várias mudanças notáveis na plataforma Kubernetes em nuvem.

Servidores para Treinamento

A inovação flagship é o servidor dedicado GL8-B300-HGX-25GE baseado na plataforma NVIDIA HGX B300. A empresa o chama de configuração mais poderosa em sua linha atual: a solução é projetada para treinamento de IA, ajuste fino e inferência industrial de grandes modelos de linguagem. Selectel enfatiza especificamente o volume total de memória de vídeo de 2,3 TB — um nível necessário não para pilotos, mas para pipelines pesados, contexto longo e grandes lotes, onde o gargalo se torna não apenas a GPU mas também a estabilidade de toda a infraestrutura.

"NVIDIA HGX B300 é uma plataforma flagship para cargas de trabalho de

IA em larga escala."

Para equipes que não precisam de capacidade de nível de cluster de topo, a empresa também adicionou opções mais práticas. A configuração AR45G-NVMe-H200 é posicionada como um servidor compacto e mais acessível para inferência, protótipos e treinamento em pequena escala. Outra opção — AR45G-NVMe-RTX6000 — é projetada para cenários onde 96 GB de VRAM são suficientes: pilotos LLM, tarefas de visão computacional, gráficos e cargas de trabalho aplicadas. Em paralelo, Selectel expandiu sua linha de armazenamento adicionando HDDs de 28 TB para arquivos, backups e logs.

Marketplace e Nuvem

Novas imagens prontas para uso apareceram no marketplace de IA do Selectel, cobrindo diferentes estágios do ciclo de ML — de experimentos a controle de qualidade e rotulagem de dados. Isso não é simplesmente expandir o catálogo por quantidade: a empresa está adicionando ferramentas que ajudam a construir um ecossistema mais completo em torno de um modelo, em vez de apenas executar inferência em um contêiner. Para equipes de engenharia, isso também é uma maneira de montar rapidamente um ambiente de trabalho sem integração manual extra.

  • Aim — para rastreamento de experimentos e comparação de resultados de ajuste de modelos.
  • Lobe Chat — uma interface para trabalhar com LLM com ênfase em plugins e soluções prontas da comunidade.
  • Evidently AI — monitoramento de qualidade do modelo e métricas nas quais as atualizações do modelo podem ser automatizadas.
  • Xtreme1 — serviço de rotulagem de dados, incluindo cenários com lidar e classificação de objetos.

Separadamente, Selectel implantou GPU L4 com 24 GB de memória na nuvem. A empresa a chama de cartão universal para tarefas de IA/ML, processamento de vídeo, streaming e VDI, bem como para cenários aplicados como transcrição de áudio para texto. Este lançamento é importante não apenas para equipes de IA: L4 é frequentemente escolhida onde é necessário um equilíbrio entre custo, eficiência energética e desempenho suficiente sem mudar para aceleradores de grau de treinamento caros. Para equipes com orçamentos limitados, esta é uma opção particularmente prática.

Kubernetes e Camada do Sistema

Uma atualização significativa de infraestrutura afetou o Kubernetes Gerenciado. Selectel adicionou suporte completo para o recurso ephemeralStorage no Cluster Autoscaler e Karpenter. O valor prático aqui é direto: ao escalar o cluster, o sistema agora entende com mais precisão quanto armazenamento temporário local os novos Pods realmente precisam. Anteriormente, em cenários onde o cluster não tinha nós com ephemeralStorage explicitamente definido, o autoscaling podia calcular requisitos de forma imprecisa. Para equipes com processamento de dados e cargas de trabalho de IA, isso elimina uma classe desagradável de erros na fase de aumento de escala.

Várias outras mudanças se relacionam a controle e camada básica do sistema. Kubernetes Gerenciado agora apresenta logs de auditoria para operações-chave de cluster e grupos de nós — isso simplifica análise de mudanças, segurança e conformidade. A interface também abriu a visualização da configuração de DNS privado, e para grupos de nós atualizou a exibição de User Data. No nível do SO, Selectel lançou SELECTOS 1.3 com atualizações de pacotes para Debian 12.13, fechamento de 177 vulnerabilidades e adição de imagem de contêiner. Além disso, a empresa lançou Astra Linux para servidores do A-ЦОД — este é um movimento em direção aos clientes que precisam de um ambiente seguro certificado.

O Que Isso Significa

O pacote de atualização de fevereiro mostra que Selectel quer ser mais do que apenas aluguel de hardware, mas uma plataforma de infraestrutura de IA completa. No topo, a empresa expande seu catálogo de ferramentas ML prontas e GPUs em nuvem; no fundo, fortalece Kubernetes, sistemas operacionais base e a camada de conformidade. Para equipes construindo seus próprios serviços de IA, isso reduz montagem manual e acelera o caminho do piloto para implantação em produção.

Perguntas frequentes sobre a notícia

O que se sabe sobre Servidores para Treinamento?

A inovação flagship é o servidor dedicado GL8-B300-HGX-25GE baseado na plataforma NVIDIA HGX B300. A empresa o chama de configuração mais poderosa em sua linha atual: a solução é projetada para treinamento de IA, ajuste fino e inferência industrial de grandes modelos de linguagem. Selectel enfatiza especificamente o volume total de memória de vídeo de 2,3 TB — um nível necessário não para pilotos, mas para pipelines pesados, contexto longo e grandes lotes, onde o gargalo se torna não apenas a GPU mas também a estabilidade de toda a infraestrutura. "NVIDIA HGX B300 é uma pla

O que se sabe sobre Marketplace e Nuvem?

Novas imagens prontas para uso apareceram no marketplace de IA do Selectel, cobrindo diferentes estágios do ciclo de ML — de experimentos a controle de qualidade e rotulagem de dados. Isso não é simplesmente expandir o catálogo por quantidade: a empresa está adicionando ferramentas que ajudam a construir um ecossistema mais completo em torno de um modelo, em vez de apenas executar inferência em um contêiner. Para equipes de engenharia, isso também é uma maneira de montar rapidamente um ambiente de trabalho sem integração manual extra. Aim — para rastreamento de experimentos

O que se sabe sobre Kubernetes e Camada do Sistema?

Uma atualização significativa de infraestrutura afetou o Kubernetes Gerenciado. Selectel adicionou suporte completo para o recurso ephemeralStorage no Cluster Autoscaler e Karpenter. O valor prático aqui é direto: ao escalar o cluster, o sistema agora entende com mais precisão quanto armazenamento temporário local os novos Pods realmente precisam. Anteriormente, em cenários onde o cluster não tinha nós com ephemeralStorage explicitamente definido, o autoscaling podia calcular requisitos de forma imprecisa. Para equipes com processamento de dados e cargas de trabalho de IA,

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Zhemal Khamidun — CPO da Alpina Digital, gerente de produto do AlpinaGPT. Cria produtos de IA desde 2019. O Hamidun News é um projeto pessoal que virou um agregador em produção com mais de 6.000 leitores.
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