Jeszcze dekadę temu wydajność obliczeniowa potrzebna do trenowania 100-miliardowego modelu językowego była nieosiągalna nawet dla największych ośrodków badawczych. Dziś? Jest dostępna w pojedynczym rack’u. Architektura Blackwell zmieniła reguły gry na poziomie sprzętowym, a ekosystem NeMo dokonał podobnej rewolucji w obszarze software’owym. Efekt? Zdemokratyzowany dostęp do technologii, która jeszcze niedawno była zarezerwowana wyłącznie dla gigantów doliny krzemowej.
Architektura DGX – od superkomputera do kompaktowego workhorse’a
NVIDIA DGX to nie tylko „superkomputer w obudowie”. To kompletna platforma zaprojektowana z myślą o pełnym cyklu życia modeli AI – od eksperymentów na pojedynczych GPU, przez distributed training na klastrach, po wydajny inference w środowisku produkcyjnym.
Kluczowe komponenty tej architektury:
-
- Procesory Tensor Core z architekturą Hopper/Blackwell
- Połączenia NVLink 4.0/5.0 z przepustowością do 900 GB/s
- Sieć InfiniBand NDR 400GB/s w konfiguracji non-blocking fabric
- Pamięć HBM3e z przepustowością do 8 TB/s
- Zoptymalizowany pod AI stos systemowy NVIDIA AI Enterprise
Najnowszym członkiem rodziny DGX jest DGX Spark – kompaktowy powerhouse zaprojektowany dla zespołów data science i działów R&D. Ten system o wysokości zaledwie 4U oferuje moc obliczeniową porównywalną z całymi klastrami sprzed kilku lat, przy znacznie mniejszym zużyciu energii i przestrzeni. DGX Spark został zaprojektowany z myślą o scenariuszach inference i fine-tuningu, gdzie krytyczna jest przepustowość pamięci i wydajność energetyczna, a nie sama liczba procesorów. W praktyce oznacza to możliwość uruchomienia instancji inferujących modele nawet w najmniejszych serwerowniach, bez konieczności inwestycji w rozbudowane systemy chłodzenia czy zasilania.
NeMo – framework dla inżynierów, nie tylko dla naukowców
Framework NeMo to odpowiedź na pytanie, które zadaje sobie każdy CTO i CIO: „Jak wykorzystać potencjał LLM bez konieczności budowania wszystkiego od zera?” NeMo to nie tylko biblioteka – to kompleksowy ekosystem narzędzi inżynierskich do projektowania, trenowania i wdrażania modeli językowych w bezpieczny, kontrolowany sposób.
Kluczowa przewaga NeMo nad innymi rozwiązaniami leży w jego modułowej architekturze i warstwie abstrakcji, która ukrywa złożoność leżącą u podstaw trenowania i dostrajania modeli. Dzięki API zorientowanemu na zadania biznesowe, a nie na niskopoziomowe operacje tensorowe, zespoły mogą skupić się na wartości biznesowej, a nie na optymalizacji algorytmów.
Przykładowo, dzięki NeMo Retriever, implementacja architektury RAG (Retrieval-Augmented Generation) sprowadza się do kilkudziesięciu linii kodu, zamiast kilku tysięcy – co dramatycznie skraca czas od koncepcji do wdrożenia.
Case studies: nie tylko globalni gracze
Zastosowanie DGX i NeMo nie ogranicza się do gigantów technologicznych. Coraz częściej z tych rozwiązań korzystają również:
KT Corporation – południowokoreański operator telekomunikacyjny stworzył własny model LLM obsługujący kontekst językowy i kulturowy koreańskiego i angielskiego. Dzięki zastosowaniu technik 3D parallelism i automatycznej optymalizacji hiperparametrów, udało się zredukować czas treningu modelu o 40% w porównaniu do standardowych metod.
UF Health – SynGatorTron, największy kliniczny model językowy w USA, pokazuje, jak można wykorzystać dane z sektora ochrony zdrowia zgodnie z przepisami HIPAA dzięki generatywnej syntezie danych. NeMo i DGX okazały się kluczowe w procesie ekstrakcji wiedzy z nieustrukturyzowanych danych klinicznych.
AI Sweden – szwedzkie centrum AI udowodniło, że języki niskozasobowe mogą również mieć własne modele wielkoskalowe. Ich 100-miliardowy model obsługujący języki nordyckie jest przykładem efektywnego wykorzystania transferu wiedzy między językami morfologicznie podobnymi.
Polski kontekst: PLLUM i Bielik na infrastrukturze DGX
Warto zaznaczyć, że również polskie modele językowe, takie jak PLLUM czy Bielik, są trenowane i uruchamiane na serwerach DGX. Te ambitne projekty, mające na celu dostarczenie zaawansowanych modeli językowych specyficznych dla języka polskiego, wymagają nie tylko zaawansowanej infrastruktury obliczeniowej, ale również specjalistycznej wiedzy inżynierskiej.
Infrastruktura DGX, z jej zoptymalizowanym pod kątem dużych modeli stosem sprzętowo-programowym, okazała się idealnym środowiskiem dla tych projektów. Dzięki zastosowaniu NeMo, procesy trenowania i dostrajania mogły być przeprowadzone znacznie efektywniej, co przełożyło się na szybsze osiągnięcie dobrych wyników w wymagających benchmarkach językowych.
Guardrails i RAG – bezpieczeństwo jako priorytet, nie opcja
Z perspektywy inżyniera systemowego, warto podkreślić rolę dwóch kluczowych komponentów:
Guardrails – umożliwiają precyzyjne definiowanie granic operacyjnych modelu. Nie chodzi tu tylko o proste filtrowanie odpowiedzi, ale o zaawansowane mechanizmy weryfikacji i kontroli generowanej treści na poziomie semantycznym. Przykładowo, możliwe jest zdefiniowanie złożonych reguł dotyczących tego, jakie rodzaje informacji mogą być udostępniane różnym kategoriom użytkowników.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) – to nie tylko podłączenie bazy wiedzy do LLM. To zaawansowany system indeksowania, wektoryzacji i semantycznego wyszukiwania, który umożliwia modelowi „rozumienie” kontekstu organizacyjnego. Dzięki technikom takim jak hybrid search czy re-ranking, możliwe jest drastyczne zwiększenie trafności odpowiedzi w specyficznych domenach biznesowych.
Orkiestracja i optymalizacja: MIG i Run:ai
Z punktu widzenia architektury systemowej, krytycznym elementem jest efektywne zarządzanie zasobami GPU. Technologia MIG (Multi-Instance GPU) umożliwia logiczną separację fizycznych GPU na mniejsze instancje, co pozwala na:
-
- Izolację obciążeń
- Precyzyjne przydzielanie zasobów
- Optymalizację wykorzystania sprzętu
- Elastyczne skalowanie
Run:ai natomiast wprowadza warstwę orkiestracji, która traktuje klaster GPU jako elastyczny zasób chmurowy. Dzięki temu możliwe jest:
-
- Dynamiczne przydzielanie zasobów w oparciu o priorytety biznesowe
- Automatyczne szeregowanie zadań treningowych i inferujących
- Kompleksowy monitoring wykorzystania zasobów
- Zarządzanie cyklem życia środowisk AI
SNOK: od sprzętu do algorytmów
W SNOK nie dostarczamy fragmentów rozwiązań – tworzymy kompletne ścieżki implementacji AI. Nasze podejście end-to-end obejmuje cały cykl życia projektów AI:
Sizing i architektura sprzętowa – zaczynamy od precyzyjnej analizy wymagań obliczeniowych i przepustowości, aby dobrać optymalną konfigurację sprzętową. Bierzemy pod uwagę nie tylko obecne potrzeby, ale również przyszłe scenariusze skalowania, aby zapewnić najlepszy TCO.
Dobór modeli i framework’ów – współpracujemy z klientami w procesie wyboru optymalnych modeli bazowych i framework’ów pod kątem konkretnych zadań biznesowych. Analizujemy kompromisy między dokładnością, wydajnością i zasobochłonnością.
Fine-tuning na danych domenowych – wspieramy w procesie dostosowania modeli do konkretnych kontekstów biznesowych. Wykorzystujemy techniki takie jak PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) czy LoRA (Low-Rank Adaptation), aby uzyskać maksymalną efektywność.
Implementacja Guardrails – projektujemy i wdrażamy mechanizmy bezpieczeństwa, które zapewniają zgodność z politykami organizacyjnymi i regulacjami prawnymi (np. RODO, AI Act).
Integracja z systemami biznesowymi – budujemy mosty między modelami AI a istniejącymi systemami poprzez API (np. takimi jak SAP, UiPath ), middleware oraz dedykowane konektory.
Monitoring i optymalizacja – wdrażamy systemy monitorowania wydajności, dokładności i dryfu modelowego, aby zapewnić stabilne działanie w długim okresie.
„To, co wyróżnia firmy w dzisiejszej gospodarce, to nie tylko posiadanie technologii AI, ale umiejętność jej praktycznego wdrożenia i dostosowania do realnych potrzeb biznesowych” – mówi Jacek Bugajski , prezes SNOK. „Kompleksowe platformy, które łączą sprzęt, oprogramowanie i wiedzę ekspercką, stają się kluczowym narzędziem budowania przewagi konkurencyjnej. Nie chodzi tylko o wykorzystanie AI jako modnego dodatku, ale o głęboką integrację z procesami biznesowymi i tworzenie rozwiązań, które realnie wspierają strategię firmy. W SNOK dostarczamy właśnie takie kompleksowe platformy, dostosowane do specyficznych potrzeb każdego klienta.„
Dzięki partnerstwu z NVIDIA, dostarczamy rozwiązania, które są nie tylko technologicznie zaawansowane, ale również bezpieczne, efektywne kosztowo i zgodne z obowiązującymi regulacjami.
Przyszłość agentów AI: autonomia i współpraca
Patrząc w przyszłość, widzimy wyraźny trend w kierunku autonomicznych agentów AI, które są w stanie:
- Wykonywać złożone sekwencje zadań
- Podejmować decyzje w oparciu o długoterminowe cele
- Adaptować się do zmieniających się warunków biznesowych
- Współpracować między sobą i z ludzkimi ekspertami
DGX i NeMo tworzą fundamenty technologiczne, które umożliwiają budowę takich zaawansowanych systemów już dzisiaj. Nie chodzi już tylko o modele trenowane na publicznych danych – ale o agentów AI, którzy rozumieją specyfikę organizacji, operują w jej kontekście i wspierają jej cele.
Jeśli myślisz o stworzeniu własnego agenta AI lub całej AI-fabryki – odezwij się do nas. Jako SNOK jesteśmy gotowi pomóc Ci przejść przez cały proces: od koncepcji, przez prototypowanie, po wdrożenie produkcyjne. Zobaczmy, co możemy zbudować razem.