3
многокарточных
вычислительных узла
R&D-инфраструктура / образовательный узел / Новочеркасск
Локальная учебно-проектная лаборатория искусственного интеллекта «Бизнес-КлассИТ-Куб»
Часть вычислительных мощностей собственного R&D-контура «Бизнес-Класса» предоставлена ИТ-Кубу во временное безвозмездное пользование. Так в Новочеркасске формируется партнёрский учебно-исследовательский узел: локальная среда, где дети работают с инструментами искусственного интеллекта, создают прототипы и фиксируют проверяемый результат.
Node typeLocal AI Lab
ContourBK R&D → IT-Cube
StatusPilot / 2026
Node 01 08
Node 02 08
Node 03 06
22
видеокарты
AMD Radeon RX 6700 XT
264ГБ
видеопамяти
установленного оборудования
Стартовая конфигурация пилота. 264 ГБ — совокупный объём видеопамяти 22 отдельных карт, а не единый адресуемый пул. Инфраструктура развивается вместе с задачами лаборатории.
02 / Инфраструктурное партнёрство
Оборудование уже в ИТ-Кубе. Дальше — совместная работа
Передача оборудования здесь — не финальный жест, а начало рабочего цикла. «Бизнес-Класс» предоставляет часть собственного R&D-контура и делится практикой; ИТ‑Куб Новочеркасск организует образовательную работу с участниками. Вместе они создают среду, где задачу можно исследовать, собрать в прототип и довести до результата, который можно показать, объяснить и проверить.
- Инфраструктура
Вычислительная база
Часть собственного R&D-контура «Бизнес-Класса» уже находится в ИТ-Кубе и формирует материальную основу лаборатории.
Ресурс доступен на площадке
- Проектный цикл
Задача → прототип
Образовательная среда ИТ-Куба задаёт последовательность работы: постановка задачи, эксперимент, сборка прототипа и разбор решения.
От идеи к работающей версии
- Проверка
Результат, а не декларация
Проектный цикл предусматривает демонстрацию, публичную защиту, экспертную обратную связь и цифровой след — основания, по которым можно оценить проделанную работу.
Можно показать и проверить
Рабочая формула
INFRASTRUCTURE→ EXPERIMENT→ EVIDENCE→ HUMAN JUDGMENT
Доказательство становится основанием для человеческой оценкиМЕСТО ДЛЯ ЛЮБОПЫТСТВА
FROM WONDER TO CURIOSITY
Всё начинаетсяс любопытства.
Изображение, возникшее из слов. Программа, которая поддерживает разговор. При первой встрече с такими технологиями легко почувствовать то самое удивление, о котором писал Артур Кларк.
Нам хочется сохранить это чувство — и дать ему продолжение. Чтобы за впечатлением от чужой работы появился собственный вопрос, а за ним — желание попробовать.
А что, если
попробовать иначе?
Изменить исходную идею. Найти неожиданное применение. Вернуться к замыслу, который раньше казался слишком сложным. Это ещё не готовый проект — но уже личный интерес, ради которого хочется начать.
Создавая лабораторию вместе с ИТ-Кубом, мы хотим дать этому интересу место для развития — от первого «а что, если» до собственного эксперимента.
03 / Стартовая конфигурация
Три многокарточных вычислительных узла — стартовая база пилота
Здесь формула начинается с инфраструктуры: три многокарточных узла образуют материальную базу совместного пилота. Оборудование уже находится в ИТ-Кубе и предназначено для образовательных, учебно-проектных, демонстрационных и исследовательских задач.
BK × IT-CUBE / LOCAL AI LAB Аппаратный реестр пилота
Hardware registered / pilot configuration Листайте узлы или используйте стрелки
01 / 03
Node 01
Вычислительный узел
Комплектация зафиксирована 08 / 08 GPU
- Конфигурация
- 8 × AMD Radeon RX 6700 XT
- Видеопамять
- 96 ГБ совокупно
Node 02
Вычислительный узел
Комплектация зафиксирована 08 / 08 GPU
- Конфигурация
- 8 × AMD Radeon RX 6700 XT
- Видеопамять
- 96 ГБ совокупно
Node 03
Вычислительный узел
Комплектация зафиксирована 06 / 06 GPU
- Конфигурация
- 6 × AMD Radeon RX 6700 XT
- Видеопамять
- 72 ГБ совокупно
3вычислительных
узла
узла
22GPU
установлено
установлено
264ГБ
видеопамяти
видеопамяти
12ГБ на каждой
видеокарте
видеокарте
Параллельная работа
Три узла позволяют физически развести задачи
Архитектура позволяет распределять локальный инференс, тестирование моделей и проектное прототипирование между отдельными узлами — без конкуренции всех задач за один сервер.
Прямой ответ
Аппаратно — до трёх параллельных задач
Каждый узел может использоваться как отдельная вычислительная среда. Возможность одновременного запуска конкретных LLM, скорость и режим совместной работы нескольких GPU подтверждаются после испытаний программного стека.
04 / Почему лаборатория локальная
ИИ можно не только использовать. Его работу можно увидеть изнутри
Локальный контур превращает ИИ из готового интерфейса в наблюдаемую систему. Участники могут разбирать весь путь результата: входные данные, запуск модели, работу вычислительного узла, управление через интерфейс, ограничения и проверку полученного ответа. Для «Бизнес-Класса» это продолжение собственной R&D-практики в образовательной среде ИТ-Куба.
Познакомиться с собственной практикой агентства можно в публичном AI-полигоне «Бизнес-Класса». Он работает на отдельном узле и открытых материалах агентства; вычислительные ресурсы учебной лаборатории не прибавляются к гостевой сессии.
R&D CONTINUITY / LOCAL LAB От собственной R&D-практики — к наблюдаемому циклу ИИ
Этап 01 / 04 Нажмите на этап, чтобы разобрать локальный цикл
LOCAL EXPERIMENT наблюдаемый цикл
Сейчас в фокусе Модель: понимаем, что именно запускается
Разбираем назначение модели, входные данные, параметры и границы применимости до начала вычислений.
Материальность
Вычисления происходят на реальном оборудовании рядом с участниками, а не остаются абстрактной услугой где-то в облаке.
Наблюдаемость
Можно видеть конфигурацию, загрузку, ограничения и последовательность запуска — понимать причины результата, а не только получать ответ.
Проектность
Инфраструктура становится рабочей средой для конкретных учебных прототипов, проверяемых гипотез и командных задач.
Ответственность
Работа с данными, авторством, безопасностью и ограничениями модели входит в процесс обучения, а не остаётся примечанием.
05 / Паспорт лаборатории
От локальной модели до собственного ИИ-агента
Паспорт переводит инфраструктуру из технической возможности в пять проверяемых проектных маршрутов. В каждом из них участник ставит задачу, собирает прототип, проверяет ограничения и защищает результат. Сценарии запускаются только после технической проверки, формирования команды и утверждения образовательной задачи.
Lab passport / draft 01 Проверяемые маршруты лаборатории
Листайте карточки или используйте стрелки
01 / 05
Сценарий 01 / локальная модель Статус / планируется
Локальная языковая модель как помощник разработчика
Участник формулирует задачу, уточняет запрос и использует локальную модель для разбора кода и документации — с обязательной проверкой каждого ответа.
- Что создаём
- Рабочий прототип помощника для объяснения ошибок, структуры README и проектной документации.
- Что осваиваем
- Декомпозицию задачи, проектирование запросов, чтение и проверку сгенерированного кода.
- Что проверяем
- Корректность рекомендаций, воспроизводимость результата и границы применимости модели.
01Задача 02Прототип 03Проверка 04Защита
В лаборатории проверяется не только способность модели создать убедительную форму, но и способность участника отделить форму от факта: показать исходные данные, критерии проверки, ограничения и ход решения. Вычислительная мощность не равна пониманию, а машинный ответ — человеческому суждению. Поэтому окончательное решение и ответственность остаются за человеком. Этот принцип продолжает сформулированное БК различие между доказанным результатом и его представлением.
06 / Манифест партнёрства
Проект, который ребёнок умеет защищать
Технологический результат становится настоящим проектом, когда его можно объяснить, проверить, представить и защитить перед людьми.
Public manifesto / rev. 01 Принцип партнёрства
Проект, который ребёнок умеет не только создать, но и объяснить, представить и защитить.
Современный ребёнок может написать код, сверстать страницу, собрать прототип или создать 3D-модель. Но настоящая проектная работа начинается там, где он способен объяснить, какую проблему решает, для кого создаёт результат, почему выбранное решение работает и как его можно развивать.
Поэтому лаборатория соединяет техническую грамотность с проектным мышлением, командной работой, аргументацией и публичной защитой. Итогом становится не только цифровой продукт, но и способность ответственно представить его людям.
Создать Проверить Объяснить Защитить
- Для ребёнка
- Опыт создания и публичной защиты.
- Для родителя
- Понятный результат: что создано, как проверено и как ребёнок его объясняет.
- Для города
- Проекты и команды, которые развивают городскую инженерную и цифровую образовательную среду.
- Для партнёров
- Долгий контур работы с будущими специалистами — от первой задачи до публичной защиты.
07 / Три связанных контура
Создать проект недостаточно. Его нужно довести до доказуемого результата.
Архитектура проекта связывает локальную вычислительную инфраструктуру с production-ресурсами «Бизнес-Класса» и цифровым доказательным слоем — по мере согласования конкретных задач. Так технический эксперимент может стать понятным проектом, который можно показать, проверить и публично защитить.
Production-контур фиксирует процесс: работу участников, прототипы, испытания, объяснения и публичную защиту. Data Evidence Layer связывает эти материалы с конкретным проектом, этапом, источником и результатом. Так визуальная история становится не просто контентом, а проверяемым цифровым следом лаборатории.
BK × IT-CUBE / PROJECT PIPELINE Полный цикл проектного результата
03 layers / one project route 01 / Compute / Вычисления
Вычислительный контур
Простыми словами: здесь идея начинает работать на реальном оборудовании.
Три многокарточных узла формируют локальную среду для запуска, тестирования и прототипирования решений с искусственным интеллектом.
- локальный запуск и инференс моделей;
- эксперименты с параметрами и входными данными;
- графические, программные и 3D-задачи;
- проверка ограничений выбранного стека.
02 / Production / Создание материалов
Производственный контур
Простыми словами: здесь работу над проектом превращают в понятную демонстрацию.
Production-база «Бизнес-Класса» может подключаться к согласованным форматам, чтобы профессионально зафиксировать ход разработки и подготовить проект к демонстрации.
- фото и видео процесса разработки;
- свет, звук и предметная съёмка;
- интервью, объяснение и демонстрация;
- визуальная фиксация прототипа.
03 / Digital Proof / Доказательство
Доказательный контур
Простыми словами: здесь результат фиксируют так, чтобы его могли увидеть и проверить другие.
Результат получает связанный цифровой след: описание задачи, материалы процесса, презентацию, экспертную обратную связь и публичную защиту.
- цифровой паспорт ученического проекта;
- страница, презентация и кейс;
- материалы demo-day и публикаций;
- проверяемая история развития результата.
Идея Вычисление Прототип Фиксация Презентация Публичная защита
08 / Production-база Бизнес-Класса
Вычислить, снять, объяснить и показать
Помимо вычислительной инфраструктуры, «Бизнес-Класс» располагает собственной production-базой. Она может подключаться к согласованным съёмочным дням, образовательным модулям и подготовке совместных проектных материалов.
Съёмка как часть проектной методики
Production делает процесс наблюдаемым.
Как это работает? Эта работа опирается на production-контур визуального присутствия «Бизнес-Класса»: собственную съёмочную, световую и звуковую базу, которая может использоваться для фиксации экспериментов, интервью, прототипов и публичной защиты проектов.
Зафиксировать процесс
Съёмка разработки, испытаний и командной работы.
Записать объяснение
Интервью, комментарий к решению и публичная защита.
Показать прототип
Предметная, макросъёмка и короткая демонстрация.
BK OWNED PRODUCTION BASE / VERIFIED INVENTORY Технический реестр
- CaptureCanon R8 / Sony FDR-AX43
- OpticsRF 35 mm / RF 100 mm Macro
- LightRekam CL-375 / Godox ML60Bi + Softbox 90D
- Audio / MotionSaramonic Blink500 B2+CC / DJI RS 4 Mini
- StageGodox LST60 / Cactus GreenFloorExpert / Benro B1
База остаётся собственным ресурсом «Бизнес-Класса» и подключается только к согласованным съёмочным и образовательным задачам.
09 / Первый образовательный модуль
WEB‑проект: от презентации к аргументированной защите
После того как проектный процесс становится наблюдаемым, участнику важно научиться объяснять принятые решения и защищать результат перед людьми. Этому посвящён первый запланированный образовательный модуль локальной ИИ‑лаборатории «Бизнес‑Класс × ИТ‑Куб» в Новочеркасске. За восемь академических часов участники разберут ценностное предложение, соберут логику выступления, отработают демонстрацию интерфейса и подготовятся к экспертным вопросам.
ПЛАНИРУЕТСЯ / КАЛЕНДАРЬ СОГЛАСУЕТСЯ
EVIDENCE → HUMAN JUDGMENT / MODULE 01
ОБЩИЙ ОБЪЁМ
академических
часов
02 теория 06 практика
Методическая рамка уже определена. Даты и состав участников публикуются после согласования календаря партнёрами.
- 00022 ЧАСА
01 / VALUE / THEORY
Сформулировать ценность проекта
Проблема, аудитория, польза и понятный результат — без технических формулировок ради самих формулировок.
- 02042 ЧАСА
02 / STRUCTURE / PRACTICE
Собрать логику презентации
Последовательность слайдов, визуальная доказательность и демонстрация интерфейса как единый рассказ о проекте.
- 04062 ЧАСА
03 / DEFENCE / PRACTICE
Отрепетировать публичную защиту
Речь, регламент, ответы на вопросы и работа с возражениями в понятном для аудитории языке.
- 06082 ЧАСА
04 / DEMO DAY / PRACTICE
Представить проект экспертам
Итоговая демонстрация с фиксацией экспертной обратной связи и карты следующей итерации.
10 / Живой цикл развития лаборатории
Начало положено. Дальше — измерять и масштабировать.
Цели и задачи пилота определены, стартовая конфигурация зафиксирована, образовательные сценарии описаны. Каждый проектный спринт будет давать не только прототип, но и данные: загрузку узлов, тепловые карты на контрольных этапах, устойчивость рабочего стека и результаты команд. По этим данным партнёры смогут принимать решение о следующем масштабе.
LIVE SPRINT / СХЕМА КОНТРОЛЬНЫХ ЗАМЕРОВ
GOALS & TASKS DEFINED
-
Исходное состояние
NODE 01 NODE 02 NODE 03 -
Рабочая нагрузка
NODE 01 NODE 02 NODE 03 -
Результат спринта
NODE 01 NODE 02 NODE 03 -
Следующее решение
NODE 01 NODE 02 NODE 03
-
Зафиксировать исходное состояние
Конфигурация узлов, рабочая среда и исходная тепловая карта после настройки становятся точкой, с которой сравниваются следующие измерения.
-
Увидеть реальное поведение системы
Во время репрезентативных задач фиксируются загрузка, температурное состояние и устойчивость стека — не в абстрактном тесте, а в работе команды.
-
Связать данные с результатом
Тепловые карты и метрики сопоставляются с готовым прототипом, обнаруженными ограничениями, объяснением команды и материалами публичной защиты.
-
Решить, что усиливать дальше
После оценки первых спринтов партнёры усиливают то, что действительно требует развития: вычислительные мощности, образовательную программу, экспертизу, production и фиксацию результатов.
WHAT CAN GROW / ПОСЛЕ ОЦЕНКИ ПЕРВЫХ СПРИНТОВ
- COMPUTEмощность под задачи
- PROGRAMновые модули и сценарии
- TEAMнаставники и эксперты
- PROOFкейсы, защиты и журнал
11 / Следующий шаг
Лаборатория готова. Следующий результат — за участниками.
Инфраструктура, проектный метод и логика развития определены. Теперь работа продолжается в ИТ‑Кубе Новочеркасска: участники выбирают направления, работают с педагогами и превращают доступную вычислительную инфраструктуру в собственные проекты.