Блог

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

GPU и ускорители
Видеопамять VRAM: Сколько нужно для AI, LLM и обучения моделей
Видеопамять VRAM: Сколько нужно для AI, LLM и обучения моделей
Искусственный интеллект и машинное обучение
Машинное обучение: Как работает, какие задачи решает и где применяется
Машинное обучение: Как работает, какие задачи решает и где применяется
Искусственный интеллект и машинное обучение
Что такое LLM: Как работает большая языковая модель?!
Что такое LLM: Как работает большая языковая модель?!
Сети и хранение данных
NVMe: Что это, чем отличается от SATA SSD и что выбрать
NVMe: Что это, чем отличается от SATA SSD и что выбрать
Выбор и покупка оборудования
Как выбрать видеокарту для ИИ, нейросетей и LLM
Как выбрать видеокарту для ИИ, нейросетей и LLM
Искусственный интеллект и машинное обучение
Искусственный интеллект: Как он устроен, работает и применяется
Искусственный интеллект: Как он устроен, работает и применяется
Выбор и покупка оборудования
Приёмка GPU-сервера: Какие испытания включить в программу
Приёмка GPU-сервера: Какие испытания включить в программу
Инфраструктура и ЦОД
Как спланировать эксперимент с batch size для обработки документов на GPU
Как спланировать эксперимент с batch size для обработки документов на GPU
GPU и ускорители
Как проверить влияние NUMA на подачу данных к GPU
Как проверить влияние NUMA на подачу данных к GPU
Инфраструктура и ЦОД
Как составить протокол проверки охлаждения GPU-сервера в стойке
Как составить протокол проверки охлаждения GPU-сервера в стойке
Серверы и оборудование
Как проверить спецификацию RAG-сервера на избыточность и недостающие ресурсы
Как проверить спецификацию RAG-сервера на избыточность и недостающие ресурсы
Искусственный интеллект и машинное обучение
Как составить план испытания отказоустойчивости инференса LLM
Как составить план испытания отказоустойчивости инференса LLM

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.