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:

• programowego
  • 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.
• sprzętowego
  • 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 paramenty:
      • 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 paramenty:
      • 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 paramenty:
      • 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 RIMM 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, min.:
  • 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.