GPU‑рендер в облаке: пробрасываем графический стек в изолированные контейнеры
В Яндексе постоянно растёт количество задач, где GPU требуются не только для классического машинного обучения, но и для генерации тяжёлого визуального контента: 3D‑сцен, видео, цифровых аватаров, симуляций и синтетических данных для обучения нейросетей.Ярким кейсом стал проект к премьере сериала «Кибердеревня». Мы сканировали гостей мероприятия, создавали их 3DGS‑аватары (3D Gaussian Splatting) и интегрировали в подготовленные Unity‑сцены. Этот пайплайн наглядно подсветил узкое место: при масштабировании производства скорость упирается не в креатив или алгоритмы реконструкции, а в возможности инфраструктуры рендеринга. Стало очевидно, что нам нужно решение, способное ускорить обработку в десятки раз.Традиционно такие задачи решаются на локальных рабочих станциях или через специализированные внешние рендер‑фермы. Однако в Яндексе уже есть YTsaurus — распределённая система с GPU‑кластерами, поддержкой контейнеризации и отработанными механизмами планирования задач. Меня зовут Анатолий Томилов, я разработчик инфраструктуры VR и 3D‑реконструкции, в Фантехе. В статье я расскажу, почему идея использовать YTsaurus в качестве внутренней рендер‑фермы выглядела логичной, но её реализация оказалась нетривиальной. Читать далее