Блог

Экспертные материалы по AI-инфраструктуре, серверному оборудованию и GPU-вычислениям

GPU и ускорители
NVIDIA H200: Характеристики, версии SXM и NVL, серверы и выбор
NVIDIA H200: Характеристики, версии SXM и NVL, серверы и выбор
Серверы и оборудование
NVIDIA DGX: Что это, линейка систем и какую конфигурацию выбрать
NVIDIA DGX: Что это, линейка систем и какую конфигурацию выбрать
Серверы и оборудование
GPU-сервер: Что это, конфигурации, применение, покупка или аренда
GPU-сервер: Что это, конфигурации, применение, покупка или аренда
Искусственный интеллект и машинное обучение
RAG-система: Что это, архитектура, компоненты и этапы внедрения
RAG-система: Что это, архитектура, компоненты и этапы внедрения
Искусственный интеллект и машинное обучение
Deep Learning: Что такое глубокое обучение и чем оно отличается от Machine Learning
Deep Learning: Что такое глубокое обучение и чем оно отличается от Machine Learning
Искусственный интеллект и машинное обучение
Модели машинного обучения: Виды, алгоритмы, выбор и метрики качества
Модели машинного обучения: Виды, алгоритмы, выбор и метрики качества
Искусственный интеллект и машинное обучение
Инференс нейросети: Что это, как работает и от чего зависит скорость
Инференс нейросети: Что это, как работает и от чего зависит скорость
Искусственный интеллект и машинное обучение
Токены в нейросетях и LLM: Что это, как считаются и на что влияют
Токены в нейросетях и LLM: Что это, как считаются и на что влияют
Искусственный интеллект и машинное обучение
Генеративный искусственный интеллект: Что это и как работает
Генеративный искусственный интеллект: Что это и как работает
Искусственный интеллект и машинное обучение
ИИ-агент: Что это и как работает
ИИ-агент: Что это и как работает
Искусственный интеллект и машинное обучение
Нейронная сеть: Что это, как работает, виды и модели
Нейронная сеть: Что это, как работает, виды и модели
Искусственный интеллект и машинное обучение
NLP: Что такое обработка естественного языка и как она работает
NLP: Что такое обработка естественного языка и как она работает

Блог об AI-серверах и серверной инфраструктуре

Блог Start Server посвящён технологиям искусственного интеллекта, машинного обучения и высокопроизводительных вычислений (HPC). Мы публикуем статьи об AI-серверах, GPU-системах, вычислительных кластерах, системах хранения данных, высокоскоростных сетях и современных серверных технологиях, помогая разобраться в выборе оборудования и проектировании AI-инфраструктуры.

В материалах рассматриваем подбор GPU-серверов для различных AI-задач, расчёт необходимого объёма видеопамяти, выбор процессоров, оперативной памяти и NVMe-накопителей. Сравниваем решения на базе NVIDIA H100, H200, B200, B300, NVIDIA DGX, AMD Instinct и других современных AI-ускорителей, анализируя их возможности для обучения и инференса моделей.

Отдельное внимание уделяем архитектуре AI-инфраструктуры для LLM, RAG, компьютерного зрения, машинного обучения и HPC. Разбираем принципы построения GPU-кластеров, требования к системам хранения данных, особенности высокоскоростных сетей InfiniBand и RoCE, а также вопросы масштабирования вычислительных ресурсов.

В технических обзорах рассказываем о серверных платформах, GPU- и NPU-ускорителях, процессорах Intel Xeon и AMD EPYC, серверной памяти DDR5, NVMe SSD, DPU, SmartNIC, сетевых адаптерах, коммутаторах и СХД. Мы рассматриваем инфраструктуру как единый комплекс, где производительность зависит от эффективного взаимодействия GPU, CPU, памяти, подсистемы хранения, сети, питания и охлаждения.

Также делимся практическим опытом проектирования AI-инфраструктуры — от отдельных GPU-серверов до крупных вычислительных кластеров и дата-центров. Эксперты Start Server анализируют реальные сценарии внедрения, сравнивают технологии и помогают выбрать оптимальные решения для конкретных AI-нагрузок.