Блог

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

GPU и ускорители
GPU-сервер для научных расчётов: Как проверить совместимость приложения
GPU-сервер для научных расчётов: Как проверить совместимость приложения
Искусственный интеллект и машинное обучение
Сервер для генерации изображений: Как рассчитать GPU и очередь
Сервер для генерации изображений: Как рассчитать GPU и очередь
Серверы и оборудование
Инфраструктура локальных AI-агентов: Как рассчитать сервер
Инфраструктура локальных AI-агентов: Как рассчитать сервер
Инфраструктура и ЦОД
Когда обучению LLM нужен многоузловой GPU-кластер?
Когда обучению LLM нужен многоузловой GPU-кластер?
Искусственный интеллект и машинное обучение
Сервер для распознавания речи в контакт-центре: Как рассчитать нагрузку
Сервер для распознавания речи в контакт-центре: Как рассчитать нагрузку
Серверы и оборудование
GPU-сервер для видеоаналитики: Как рассчитать нагрузку по потокам камер
GPU-сервер для видеоаналитики: Как рассчитать нагрузку по потокам камер
Искусственный интеллект и машинное обучение
Сервер для OCR и обработки документов: Как рассчитать нагрузку
Сервер для OCR и обработки документов: Как рассчитать нагрузку
Серверы и оборудование
Локальный AI-помощник программиста: Как рассчитать сервер для команды
Локальный AI-помощник программиста: Как рассчитать сервер для команды
Искусственный интеллект и машинное обучение
Полное дообучение LLM: Как рассчитать сервер и инфраструктуру
Полное дообучение LLM: Как рассчитать сервер и инфраструктуру
Искусственный интеллект и машинное обучение
Сервер для LoRA и QLoRA: Как рассчитать VRAM для дообучения LLM
Сервер для LoRA и QLoRA: Как рассчитать VRAM для дообучения LLM
Искусственный интеллект и машинное обучение
Локальная LLM для 100 сотрудников: Как рассчитать нагрузку на сервер
Локальная LLM для 100 сотрудников: Как рассчитать нагрузку на сервер
Искусственный интеллект и машинное обучение
Сервер для корпоративного RAG: Как рассчитать требования
Сервер для корпоративного RAG: Как рассчитать требования

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.