Блог

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

Выбор и покупка оборудования
Как сравнить коммерческие предложения на GPU-сервер без скрытых различий
Как сравнить коммерческие предложения на GPU-сервер без скрытых различий
GPU и ускорители
Проверка переноса ML-нагрузки с CUDA на ROCm до закупки сервера
Проверка переноса ML-нагрузки с CUDA на ROCm до закупки сервера
Инфраструктура и ЦОД
Мониторинг GPU-сервера: Какие метрики нужны для эксплуатации
Мониторинг GPU-сервера: Какие метрики нужны для эксплуатации
GPU и ускорители
Как читать бенчмарки GPU для LLM и сравнивать одинаковые условия
Как читать бенчмарки GPU для LLM и сравнивать одинаковые условия
Инфраструктура и ЦОД
Подготовка стойки к GPU-серверу: питание, охлаждение и размещение
Подготовка стойки к GPU-серверу: питание, охлаждение и размещение
Искусственный интеллект и машинное обучение
CUDA out of memory при инференсе LLM: Как найти причину OOM
CUDA out of memory при инференсе LLM: Как найти причину OOM
Сети и хранение данных
Хранение датасетов и checkpoint в AI-кластере: Как спроектировать СХД
Хранение датасетов и checkpoint в AI-кластере: Как спроектировать СХД
Инфраструктура и ЦОД
Отказоустойчивый инференс LLM: Как спроектировать два и более узлов
Отказоустойчивый инференс LLM: Как спроектировать два и более узлов
Выбор и покупка оборудования
Как составить техническое задание на GPU-сервер для поставщика
Как составить техническое задание на GPU-сервер для поставщика
Искусственный интеллект и машинное обучение
Первый запуск LLM через vLLM на GPU-сервере: Проверка окружения
Первый запуск LLM через vLLM на GPU-сервере: Проверка окружения
Искусственный интеллект и машинное обучение
Как измерить производительность LLM-сервера: TTFT, задержки и throughput
Как измерить производительность LLM-сервера: TTFT, задержки и throughput
Инфраструктура и ЦОД
Общий GPU-сервер для университета: Очереди, квоты и доступ
Общий GPU-сервер для университета: Очереди, квоты и доступ

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.