Блог

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

Выбор и покупка оборудования
Покупка или лизинг AI-сервера: Как сравнить варианты
Покупка или лизинг AI-сервера: Как сравнить варианты
Выбор и покупка оборудования
Новый или б/у GPU-сервер: Как проверить оборудование перед покупкой
Новый или б/у GPU-сервер: Как проверить оборудование перед покупкой
Выбор и покупка оборудования
Локальный GPU-сервер или облако: Как посчитать TCO
Локальный GPU-сервер или облако: Как посчитать TCO
Выбор и покупка оборудования
Готовый GPU-сервер или сборка интегратора: Как сравнить предложения
Готовый GPU-сервер или сборка интегратора: Как сравнить предложения
Серверы и оборудование
Один GPU-сервер для обучения и инференса: как разделить нагрузку
Один GPU-сервер для обучения и инференса: как разделить нагрузку
Выбор и покупка оборудования
Серверная или игровая видеокарта для LLM: Что выбрать бизнесу?
Серверная или игровая видеокарта для LLM: Что выбрать бизнесу?
GPU и ускорители
CPU или GPU для embeddings и reranker в корпоративном RAG
CPU или GPU для embeddings и reranker в корпоративном RAG
Выбор и покупка оборудования
Рабочая станция или GPU-сервер для команды разработки: Что выбрать
Рабочая станция или GPU-сервер для команды разработки: Что выбрать
Сети и хранение данных
Как выбрать сеть 100, 200 или 400 Гбит/с для GPU-кластера
Как выбрать сеть 100, 200 или 400 Гбит/с для GPU-кластера
Сети и хранение данных
InfiniBand или RoCE для GPU-кластера: как выбрать сеть
InfiniBand или RoCE для GPU-кластера: как выбрать сеть
Сети и хранение данных
Как выбрать NVMe SSD для обучения моделей: скорость, IOPS и ресурс записи
Как выбрать NVMe SSD для обучения моделей: скорость, IOPS и ресурс записи
Серверы и оборудование
Как выбрать CPU для GPU-сервера: PCIe-линии, NUMA и топология устройств
Как выбрать CPU для GPU-сервера: PCIe-линии, NUMA и топология устройств

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.