Как мы за неделю, подружили DeepSeek-R1 с отечественными процессорам ARM64, NVIDIA A100 в 100% отечественном сервере

В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. Меня зовут Алфёров Валентин, я директор по развитию компании Е-Флопс. В этой статье хочу поделиться с вами опытом нашего инженера-тестировщика, который рассказал мне эту историю, продемонстрировал результат и даже уговорил записать видео об этом))). Всё, что написано дальше, рассказ Сергея Шишкина от первого лица.

Дисклеймер: мы не пытаемся сказать, что сделали нечто революционное. LLM на GPU‑ускорителях запускали многие. Но запустить её на реальном сервере с отечественными ARM‑процессорами, с двумя NVIDIA Tesla A100, в изолированном контуре - и чтобы она ещё работала без падений - это оказалось нетривиальным квестом.

Технические детали

Делимся результатом и рецептом. Зачем нам вообще локальная LLM? Коротко про LLM и «ИИ»Большие языковые модели (LLM) - это не магия, а очень большие нейросети, обученные предсказывать следующий токен (кусочек текста).

Их называют «ИИ», потому что они умеют обобщать, писать код, отвечать на вопросы и даже шутить. Но под капотом - матричные умножения, attention и гигабайты весов. Почему локально, а не ChatGPT?

Мы разрабатываем и тестируем железо и софт, пишем тонны документации. Использовать облачные LLM у нас нет возможности исходя из внутренних регламентов безопасности использования данных: данные уходят вовне, а у нас есть жесткие требования к информационной безопасности. Поэтому мы решили поднять собственную LLM внутри закрытого контура, на собственных серверах.

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.