Вычислительное оборудование в 2026 году: GPU, CPU, память и рабочие станции для ИИ
A hub for compute hardware analysis covering GPUs, CPUs, memory trends, and AI-focused workstation infrastructure.
Infrastructure
Инфраструктура данных для ИИ-систем: объектное хранилище, базы данных, поиск и архитектура данных ИИ
Промышленные системы искусственного интеллекта зависят не только от моделей и промптов.
Производительность LLM в 2026 году: бенчмарки, узкие места и оптимизация
A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.
Хостинг LLM в 2026 году: сравнение локальной, самостоятельно развертываемой и облачной инфраструктуры
Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.
Сравнение пригодности GPU от NVIDIA для задач искусственного интеллекта
ИИ требует значительного энергопотребления...
В условиях современной турбулентности я сравниваю технические характеристики различных видеокарт, подходящих для задач ИИ (Глубокое обучение, Обнаружение объектов и Языковые модели). Они все невероятно дороги.