Мы уже продаём адаптер для GPU, который заменяет 4 сервера и экономит миллионы рублей

Коллеги, последние две недели я плотно общаюсь с партнёрами и техническими директорами крупных компаний. И могу сказать уже не как планы, а как факт: мы начали продажи адаптера ADP для GPU, который решает проблему, о которой молчат многие поставщики AI-инфраструктуры.

Материалы компании Системко
Материалы компании Системко

О чём речь?

Выгружаем KV‑кэш из дорогой VRAM на быстрый NVMe. Без потери скорости, зато с гигантской экономией.

Реальные цифры с наших тестов на 8×H200:

  • Вместо 4 серверов — достаточно одного с адаптером.
  • Экономия около 1,7 млн долларов на парк серверов — а если считать в рублях, это больше 100 миллионов рублей. Даже если взять минимальный кейс — экономия от 1 млн рублей для среднего проекта.
  • Устойчивая конкуренция (пользователей под SLA) выросла с 16 до 64 клиентов — в 4 раза.
  • Throughput вырос с 3.47 до 12.27 req/s — почти 4-кратный рост.

Кому это нужно?

  • MLOps‑инженерам, которые каждый день борются с OOM (out of memory) на GPU
  • Архитекторам данных, проектирующим кластеры для LLM
  • Владельцам GPU‑кластеров и руководителям AI‑инфраструктуры
  • CIO и CTO, которые считают стоимость каждого сервера и кВт энергии
  • DevOps, отвечающим за стабильность инференса
  • Командам, которые выводят в продуктив DeepSeek, Llama 3, Qwen, Gemma и другие модели с длинным контекстом

Какие 5 бизнес‑проблем решает адаптер:

  1. Нехватка VRAM при росте числа пользователей → больше не нужно докупать серверы, адаптер использует NVMe как бесконечный пул памяти.
  2. Рекомпьюты (recompute storms) — пересчёты из‑за вытеснения кэша. Адаптер убирает их полностью, TTFT становится предсказуемым.
  3. Высокий TPOT (время на токен) — после 32 клиентов обычные серверы превышают SLA 50 мс. С адаптером лимит отодвигается до 128 клиентов.
  4. Огромные капитальные затраты — один сервер с адаптером заменяет четыре. Экономия на закупке, стойках, электричестве.
  5. Низкая плотность в стойке — 4‑кратный рост AI‑мощности на квадратный метр ЦОДа.

Почему это интересно в том числе крупнейшим корпорациям:

Мы обсуждаем внедрение с командами, которые работают со Сбером, МТС, крупными телекомами и финансовыми организациями. Потому что им нужно обслуживать миллионы клиентов с жёстким SLA по задержкам, а выделить дополнительные бюджеты на десятки новых H200 сложно. Наш адаптер — это способ получить 4x производительность без увеличения парка железа.

Где можно увидеть и купить:

- Адаптеры в наличии в Москве.

- Приглашаю приехать в наш офис: Москва‑Сити (башня Федерация) или офис на Юго‑Западе Москвы (м. Проспект Вернадского).

- Посмотрим на вашей нагрузке, прогоним бенчмарки, покажем живые цифры.

Специальное предложение для первых клиентов:

Я даю приличную скидку на адаптер тем, кто прочитает этот пост и свяжется со мной в течение двух недель. Напишите в личные сообщения или в комментариях — отвечу, пришлю техзадание, организуем тест.

Пишите вопросы!

Что вас останавливает? Какую модель выводите в продуктив?

Какая у вас сейчас нагрузка и сколько клиентов?

Задавайте — я на связи.

И да, этот адаптер уже продаётся, а не «будет когда‑нибудь».

Жду в комментариях и в офисе.

Материалы компании Системко
Материалы компании Системко
 
 
Мы уже продаём адаптер для GPU, который заменяет 4 сервера и экономит миллионы рублей
Начать дискуссию