⬛️⬛️⬛️⬛️⬛️ ⬜️⬜️⬜️ ⬛️⬛️⬛️⬛️
GPU для вуза: как посчитать экономику ИИ-инфраструктуры | часть 1
▶️Для университетов ИИ-инфраструктура становится отдельным направлением инвестиционного и технологического планирования. На практике используются несколько моделей формирования ИИ-инфраструктуры: собственная закупка оборудования, участие индустриальных партнеров в финансировании инфраструктуры, использование облачных вычислительных ресурсов.
Для выбора модели требуется оценить полную стоимость инфраструктуры, предполагаемую загрузку и результаты ее использования.
🔵В апреле 2026 года Тюменский государственный университет объявил закупку высокопроизводительного сервера для задач искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокой аналитики. Начальная цена закупки — 33,724 млн рублей, количество — один сервер.
❕Собственная вычислительная инфраструктура требует дополнительных расходов. В расчет входят размещение оборудования, электропитание, охлаждение, программное обеспечение, техническое сопровождение, обновление компонентов и работа специалистов.
👉 Отдельно руководству необходимо определить будущую загрузку: какие образовательные программы, научные группы, лаборатории и индустриальные проекты получат доступ к вычислительным мощностям.
Для инвестиционного решения важно заранее определить, как новая инфраструктура будет встроена в существующую ИТ-среду вуза, кто будет ее использовать и за счет каких задач будет обеспечиваться загрузка.
Индустриальные партнеры могут участвовать в создании инфраструктуры
🔵В Рязанском государственном радиотехническом университете в 2025 году при создании исследовательской лаборатории для студентов направлений ТОП-ИИ за счет средств ООО «ГК „Иннотех“» и ООО «Квантрон Групп» были приобретены 15 рабочих станций с GPU и два высокопроизводительных ПК с GPU.
Также университет приобрел лицензии на платформу «Сайбокс» и систему разработки «Сфера» от холдинга Т1. Оборудование и ПО используются студентами и сотрудниками центра.
Для управленческой команды эта модель показывает, как инфраструктурные инвестиции можно увязывать с конкретными образовательными программами и кадровыми задачами отрасли.
👻 Канал НОП в MAX
#НОП #РынокДляВуза
GPU для вуза: как посчитать экономику ИИ-инфраструктуры | часть 1
▶️Для университетов ИИ-инфраструктура становится отдельным направлением инвестиционного и технологического планирования. На практике используются несколько моделей формирования ИИ-инфраструктуры: собственная закупка оборудования, участие индустриальных партнеров в финансировании инфраструктуры, использование облачных вычислительных ресурсов.
Для выбора модели требуется оценить полную стоимость инфраструктуры, предполагаемую загрузку и результаты ее использования.
🔵В апреле 2026 года Тюменский государственный университет объявил закупку высокопроизводительного сервера для задач искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокой аналитики. Начальная цена закупки — 33,724 млн рублей, количество — один сервер.
❕Собственная вычислительная инфраструктура требует дополнительных расходов. В расчет входят размещение оборудования, электропитание, охлаждение, программное обеспечение, техническое сопровождение, обновление компонентов и работа специалистов.
👉 Отдельно руководству необходимо определить будущую загрузку: какие образовательные программы, научные группы, лаборатории и индустриальные проекты получат доступ к вычислительным мощностям.
Для инвестиционного решения важно заранее определить, как новая инфраструктура будет встроена в существующую ИТ-среду вуза, кто будет ее использовать и за счет каких задач будет обеспечиваться загрузка.
Индустриальные партнеры могут участвовать в создании инфраструктуры
🔵В Рязанском государственном радиотехническом университете в 2025 году при создании исследовательской лаборатории для студентов направлений ТОП-ИИ за счет средств ООО «ГК „Иннотех“» и ООО «Квантрон Групп» были приобретены 15 рабочих станций с GPU и два высокопроизводительных ПК с GPU.
Также университет приобрел лицензии на платформу «Сайбокс» и систему разработки «Сфера» от холдинга Т1. Оборудование и ПО используются студентами и сотрудниками центра.
Для управленческой команды эта модель показывает, как инфраструктурные инвестиции можно увязывать с конкретными образовательными программами и кадровыми задачами отрасли.
👻 Канал НОП в MAX
#НОП #РынокДляВуза