Оркестрація, планування та розгортання: Kubernetes, Slurm, Ray та платформи, що підтримують продуктивність GPU-кластерів.
Дорога GPU-інфраструктура є марною, якщо вона простоює без діла. MLOps—практика підтримки ефективного функціонування систем ШІ—стала дисципліною настільки ж важливою, як і сама ML-інженерія.
Цей хаб охоплює операційну сторону ШІ: від планування розподілених завдань навчання до обслуговування моделей у масштабі, а також автоматизацію інфраструктури, яка робить це керованим.
Розрив між "демо ШІ" та "ШІ у продакшені" долається операціями. Наше покриття MLOps допомагає вам побудувати практики та платформи, які перетворюють інвестиції в GPU на бізнес-цінність.
Янн ЛеКун залучає €500 млн для AMI Labs, тоді як Genie 3 від DeepMind симулює 3D-світи в реальному часі. Перегони 2026 року за створення ШІ, який розуміє фізику, можуть затьмарити LLM.
Перетворіть розподіл GPU-ресурсів із здогадок на інженерну дисципліну за допомогою фреймворків правильного підбору розмірів.
Gemini 3 Flash від Google демонструє 90,4% на GPQA Diamond та 78% на SWE-bench за $0,50/М токенів. Що означає найшвидша frontier-модель для AI-інфраструктури.
Розрив у продуктивності між відкритими та закритими моделями ШІ скоротився до 0,3%. Ось що це означає для корпоративної інфраструктури штучного інтелекту.
NVIDIA випускає Alpamayo-R1 — першу відкриту VLA-модель з можливостями міркування для автономного водіння. Платформа Cosmos розширюється завдяки LidarGen та ProtoMotions3. Figure AI та 1X приєднуються...
Обчислення під час тестування стає новим рубежем масштабування ШІ. ThreadWeaver досягає прискорення в 1,5 рази. P1 здобуває золото на олімпіаді з фізики. DeepSeek-R1 порівнюється з o1 при на 70% нижчі...
Відкриті моделі фізичного ШІ від NVIDIA створюють нові вимоги до інфраструктури для автономних систем.
DeepSeek-V3.2 відповідає GPT-5 у математичному мисленні за 10× нижчою вартістю. Відкритий код, ліцензія MIT, з архітектурними інноваціями, що забезпечують економіку передового AI.
Архітектура TPU від Google забезпечує роботу Gemini 2.0 та Claude через систолічні масиви 256×256, оптичне комутування каналів та суперподи потужністю 42,5 екзафлопс.
Розгортайте периферійні GPU для зниження затримки на 95% та економії пропускної здатності на 82%. Від вибору Jetson до T4, обмеження потужності та реальних впровадження. Повний посібник.
Google TPU v6e забезпечує в 4 рази кращу продуктивність за долар порівняно з GPU для навчання AI. Вивчіть стратегії розгортання, аналіз витрат та оптимальні сценарії використання
CoreWeave здійснила поворот від криптомайнінгу до становлення AI-інфраструктурною основою вартістю $23 млрд, досягнувши зростання доходів на 737% та забезпечуючи роботу базових моделей OpenAI.
Tell us about your project and we'll respond within 72 hours.
Thank you for your inquiry. Our team will review your request and respond within 72 hours.
