EcosAI

Ekosystem EcosAI

Ecosystem EcosAI to modularna sprzętowo-programowa infrastruktura umożliwiająca organizacjom projektowanie, budowę i operacyjne zarządzanie własnymi rozwiązaniami AI – autonomicznymi środowiskami do rozwoju, trenowania, walidacji i wdrażania systemów sztucznej inteligencji.

EcosAI to fundament infrastrukturalny dla organizacji/zespołów, które:

• wymagają pełnej kontroli nad danymi i procesami AI. Dzięki wdrożeniom on-premises oraz hybrydowym EcosAI minimalizuje zależność od zewnętrznych dostawców chmurowych, umożliwiając ochronę własności intelektualnej, danych wrażliwych oraz zgodność z obowiązującymi regulacjami prawnymi;
• chcą posiadać, kontrolować i skalować swoje zasoby, zamiast polegać wyłącznie na zewnętrznych usługach chmurowych;
• traktują AI jako zasób strategiczny i chcą rozwijać go we własnym ekosystemie technologicznym, z pełną kontrolą nad danymi, kosztami i kierunkiem rozwoju.

EcosAI to rozwiązanie składające się z dwóch skonfigurowanych i zoptymalizowanych środowisk:

Środowisko programowe

• preinstalowany i zoptymalizowany system Ubuntu Server;
• komplet frameworków do głębokiego uczenia się: PyTorch, TensorFlow, Keras;
• dostosowane i zoptymalizowane sterowniki NVIDIA GPU;
• NVIDIA Toolkit, NVIDIA Container Toolkit umożliwiające uruchamianie workloadów AI w środowiskach kontenerowych;
• platformę automatyzacji z własnym hostingiem, wykorzystywaną do orkiestracji procesów badawczych, eksperymentalnych i dydaktycznych;
• zestaw narzędzi wspierających pełne zarządzanie cyklem życia projektów uczenia maszynowego – od eksperymentów, przez tracking modeli, po ich wdrażanie.

Środowisko sprzętowe

Wykorzystanie najnowszych procesorów AMD i profesjonalnych kart graficznych NVIDIA w połączeniu z gotowym środowiskiem software’owym gwarantuje nieprzerwaną wydajność nawet przy najbardziej wymagających zadaniach. Niezależnie od tego, czy zajmujesz się analizą danych, renderowaniem wideo, czy zaawansowanymi badaniami naukowymi – nasze rozwiązania umożliwiają skupienie się na wynikach, a nie na ograniczeniach sprzętowych.

W świecie nowoczesnej analityki, deep learningu i zaawansowanych obliczeń naukowych, wydajny sprzęt jest fundamentem sukcesu. Nasze stacje robocze zostały zaprojektowane z myślą o maksymalnej efektywności w zastosowaniach wymagających dużej mocy obliczeniowej, oferując najlepsze połączenie procesorów AMD i kart graficznych NVIDIA.

W zależności od wymagań i planowanego zastosowania EcosAI dostarczana jest z jednym ze specjalnie dostosowanych i sparametryzowanych środowisk sprzętowych z linii HES (High End System):

HES-Tuna – przystępna wydajność

Atrakcyjne cenowo rozwiązanie wykorzystujące jedną kartę GPU. Znakomita wydajność GPU oraz duża moc obliczeniowa CPU zamknięta w obudowie o niewielkich rozmiarach zewnętrznych. Orientacyjne parametry:

• do 8 rdzeni obliczeniowych (16 wątków),
• od 32 do 128GB pamięci RAM DDR5,
• do 16TB SSD PCIe NVMe,
• GPU: 1x (RTX PRO 4500 Blackwell 32GB, RTX PRO 4000 Blackwell 24GB, RTX PRO 2000 Blackwell 16GB).

HES-Sailfish – duża moc obliczeniowa zajmująca niewiele przestrzeni

Wysokowydajna stacja robocza wyposażona w jedną kartę GPU. Wielordzeniowy procesor AMD Ryzen oraz karta RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 96GB w jednej obudowie zapewnia wyśmienitą wydajność w procesach AI. Orientacyjne parametry:

• do 16 rdzeni obliczeniowych (32 wątki),
• od 32 do 256GB pamięci RAM DDR5,
• do 24TB SSD PCIe NVMe,
• GPU: 1x (RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 96GB, RTX PRO 5000 Blackwell 48-72GB, RTX PRO 4500 Blackwell 32GB, RTX PRO 4000 Blackwell 24GB, RTX PRO 2000 Blackwell 16GB).

HES-Swordfish – imponująca wydajność dostępna na zawołanie

Wysokowydajna stacja robocza dedykowana do pracy z EcosAI. Wsparcie dwóch kart GPU zapewnia nadzwyczajną wydajność dostępną w każdym momencie. Szeroki wachlarz konfiguracji pozwala sparametryzować maszynę do zdefiniowanych przez Klienta zastosowań AI. Orientacyjne parametry:

• do 16 rdzeni obliczeniowych (32 wątki),
• od 32 do 256GB pamięci RAM DDR5,
• do 32TB SSD PCIe 5.0 NVMe,
• GPU: 2x (RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 96GB, RTX PRO 5000 Blackwell 48-72GB, RTX PRO 4500 Blackwell 32GB, RTX PRO 4000 Blackwell 24GB, RTX PRO 2000 Blackwell 16GB).

HES-Marlin – bez kompromisów

Środowisko sprzętowe zapewniające bezkompromisową moc obliczeniową. Wielordzeniowy procesor AMD Threadripper, wielokanałowa obsługa pamięci ECC RDIMM oraz wsparcie dla czterech kart RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 96GB gwarantuje ultymatywną wydajność w każdych zastosowaniach. Pełna swoboda konfiguracji. Żadnych ograniczeń. Czysta potęga.

• do 96 rdzeni obliczeniowych (192 wątki),
• do 1024GB pamięci RAM DDR5 RDIMM ECC,
• do 32TB SSD PCIe 5.0 NVMe,
• GPU: 4x (RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 96GB, RTX PRO 5000 Blackwell 48-72GB, RTX PRO 4500 Blackwell 32GB, RTX PRO 4000 Blackwell 24GB, RTX PRO 2000 Blackwell 16GB).

Dostępny również w wersji RACK 19″.

HES-Orca – wieloprocesorowy serwer

Rozwiązanie konfigurowane na zamówienie.

EcosAI stanowi solidną bazę do szybkiego uruchamiania własnych projektów AI i eksperymentowania z nowymi rozwiązaniami bez konieczności samodzielnej konfiguracji środowiska. EcosAI wspiera organizacje w:

• budowie suwerennych kompetencji AI,
• monetyzacji własnych modeli,
• tworzeniu trwałej przewagi konkurencyjnej opartej na AI.

EcosAI – bezpieczeństwo i ochrona prywatności danych

EcosAI umożliwia budowę prywatnych i hybrydowych rozwiązań AI, w których wszystkie kluczowe zasoby pozostają pod bezpośrednim zarządem organizacji.

Organizacja zachowuje pełną kontrolę nad:

• infrastrukturą obliczeniową i storage,
• modelami AI i ich cyklem życia,
• danymi treningowymi, eksperymentalnymi i produkcyjnymi,
• politykami bezpieczeństwa, dostępów i audytu.

Architektura EcosAI wspiera:

• separację środowisk (badania, edukacja, produkcja),
• izolację danych i workloadów,
• egzekwowanie polityk dostępu zgodnych z wymaganiami organizacyjnymi i regulacyjnymi,
• bezpieczne wdrażanie i eksploatację modeli AI w środowiskach wrażliwych.

EcosAI – kluczowe korzyści

Redukcja barier wejścia i kosztów operacyjnych

Zastosowanie ekosystemu EcosAI AIQLAB PL znacząco upraszcza proces budowy i utrzymania lokalnych środowisk AI. Platforma eliminuje konieczność ręcznej konfiguracji infrastruktury, narzędzi i zależności, co prowadzi do:

• skrócenia czasu uruchomienia środowisk AI,
• redukcji kosztów operacyjnych i administracyjnych,
• ograniczenia ryzyka błędów konfiguracyjnych,
• standaryzacji środowisk w skali organizacji.

Skupienie zespołów na pracy merytorycznej

Dzięki prekonfigurowanej i zautomatyzowanej architekturze EcosAI użytkownicy – inżynierowie, badacze, zespoły R&D oraz studenci – mogą skoncentrować się bezpośrednio na działaniach o najwyższej wartości dodanej, takich jak:

• projektowanie i rozwój modeli AI,
• analiza i interpretacja danych eksperymentalnych,
• optymalizacja algorytmów i procesów obliczeniowych,
• prace koncepcyjne i testowe.

Rozwój kompetencji i wsparcie wdrożeń

EcosAI umożliwia korzystanie z dedykowanych usług szkoleniowych w zakresie:

• projektowania i wdrażania rozwiązań Agentic AI,
• pracy z autonomicznymi systemami AI,
• efektywnego wykorzystania rozwiązań AI w środowiskach badawczych, edukacyjnych i przemysłowych.

Szkolenia wspierają organizacje w budowie wewnętrznych kompetencji oraz przyspieszają adopcję zaawansowanych rozwiązań AI.

Fundament pod dalszą automatyzację i autonomię

EcosAI stanowi bazę dla kolejnych etapów rozwoju organizacji w obszarze AI, umożliwiając:

• integrację Agentic AI,
• realizację autonomicznych eksperymentów,
• budowę systemów dydaktycznych opartych o rzeczywiste środowiska obliczeniowe i laboratoryjne,
• stopniowe przechodzenie od środowisk eksperymentalnych do autonomicznych Fabryk AI.

EcosAI – przykładowe zastosowania

• AI for Quantum,
• AI for Science – wsparcie badań naukowych, symulacji i eksperymentów,
• AI for Education – środowiska dydaktyczne i laboratoria edukacyjne,
• AI for Industry – rozwój i wdrażanie modeli wspierających procesy biznesowe,
• Agentic AI – budowa i operacjonalizacja systemów autonomicznych.

Video Rendering i postprodukcja

Renderuj projekty w wysokiej rozdzielczości szybciej niż kiedykolwiek. Dzięki wielordzeniowym procesorom AMD i akceleracji GPU NVIDIA, czas eksportu materiałów wideo skraca się znacząco, umożliwiając twórcom skupienie się na kreatywności, zamiast na czekaniu na zakończenie renderingu.

Obliczenia naukowe i HPC

Nasze rozwiązania są idealne dla zadań wymagających symulacji, modelowania czy analiz w dziedzinach takich jak fizyka, chemia czy inżynieria. Wysokowydajne CPU AMD i potężne GPU NVIDIA przyspieszają obliczenia równoległe, umożliwiając realizację złożonych projektów naukowych w rekordowym czasie.

Deep Learning i AI

Trenuj złożone modele AI na własnych danych lokalnie, bez kompromisów w zakresie wydajności. Nasze stacje robocze wspierają zarówno szkolenie dużych sieci neuronowych, jak i inferencję w czasie rzeczywistym, zapewniając maksymalną efektywność pracy data scientistów i inżynierów AI.

Budowa własnych lokalnych rozwiązań biznesowych

• Środowisko do budowy Quantum.ai – laboratorium technik kwantowych wykorzystujące techniki AI do symulacji, modelowania kwantowego, kalibracji fizycznych układów pułapki jonowej,
• narzędzia do harmonogramowania projektów informatycznych.

EcosAI – zakres funkcjonalny i architektoniczny

EcosAI obejmuje pełny cykl życia AI:

• zarządzanie danymi i źródłami danych,
• rozwój i trening modeli (w tym Deep Learning),
• walidację i eksperymenty,
• wdrożenia produkcyjne,
• obsługę trybów badawczych, edukacyjnych i operacyjnych.

EcosAI działa jako warstwa automatyzacji i orkiestracji, umożliwiająca:

• tworzenie środowisk developerskich dla Agentic AI,
• uruchamianie laboratoriów eksperymentalnych wspomaganych przez sztuczną inteligencję,
• integrację obliczeń symulacyjnych i laboratoryjnych,
• bezpieczne wdrażanie modeli w środowiskach produkcyjnych.

EcosAI – model wdrożenia i kontrola

EcosAI wspiera:

• wdrożenia on-premises,
• architektury hybrydowe,
• stopniowe skalowanie mocy obliczeniowej (komputer GPU / stacja robocza HPC / serwer edge).

Całość została zaprojektowana z myślą o:

• ochronie IP i danych wrażliwych,
• zgodności regulacyjnej,
• separacji środowisk (badania, edukacja, produkcja).

EcosAI – architektura modułowa i rozwój etapowy

EcosAI umożliwia budowę rozwiązania AI krok po kroku:

• pilotaż i środowiska eksperymentalne,
• skalowanie mocy obliczeniowej i zespołów,
• automatyzację procesów AI,
• osiągnięcie autonomii operacyjnej.

Modułowa architektura pozwala dostosować platformę do:

• aktualnych potrzeb organizacji,
• tempa adopcji AI,
• zmieniających się wymagań technologicznych i regulacyjnych.