Блог

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

Инфраструктура и ЦОД
Жидкостное охлаждение серверов и ЦОД
Жидкостное охлаждение серверов и ЦОД
Искусственный интеллект и машинное обучение
Эмбеддинги: Что это, как работают и зачем нужны в RAG
Эмбеддинги: Что это, как работают и зачем нужны в RAG
Серверы и оборудование
Что такое суперкомпьютер и как устроены мощные вычислительные системы
Что такое суперкомпьютер и как устроены мощные вычислительные системы
Серверы и оборудование
Как работает PCI Express: Версии PCIe, линии и пропускная способность
Как работает PCI Express: Версии PCIe, линии и пропускная способность
GPU и ускорители
Сравнение видеокарт NVIDIA и AMD: Характеристики, VRAM и задачи
Сравнение видеокарт NVIDIA и AMD: Характеристики, VRAM и задачи
GPU и ускорители
GPU: Что это, как работает и чем отличается от CPU
GPU: Что это, как работает и чем отличается от CPU
Инфраструктура и ЦОД
Что такое ЦОД и как устроен современный центр обработки данных?!
Что такое ЦОД и как устроен современный центр обработки данных?!
Сети и хранение данных
RAID: Что это, уровни RAID 0, 1, 5, 6 и 10
RAID: Что это, уровни RAID 0, 1, 5, 6 и 10
Выбор и покупка оборудования
NVIDIA GB300: Цена, варианты систем и стоимость внедрения
NVIDIA GB300: Цена, варианты систем и стоимость внедрения
Выбор и покупка оборудования
Сервер NVIDIA B300: Как выбрать конфигурацию и купить без ошибки
Сервер NVIDIA B300: Как выбрать конфигурацию и купить без ошибки
Инфраструктура и ЦОД
NVIDIA GB300 NVL72: Архитектура, характеристики и требования к ЦОД
NVIDIA GB300 NVL72: Архитектура, характеристики и требования к ЦОД
Серверы и оборудование
NVIDIA DGX B300: Характеристики, устройство и выбор системы
NVIDIA DGX B300: Характеристики, устройство и выбор системы

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.