ШІ-прискорювачі поза GPU: TPU, Trainium, Gaudi, Groq, Cerebras 2025
Google TPU v7 конкурує з Blackwell. AWS Trainium3 досягає 2,52 PFLOPS. Groq LPU видає 750 токенів/сек. Ландшафт ШІ-прискорювачів поза 80% ринковою часткою NVIDIA.
Блог
Аналітика про GPU інфраструктуру, AI та дата-центри.
Високощільні стійки: конструкції на 100+ кВт для інфраструктури ЦОД штучного інтелекту
Середня вартість AI-стійки у 2025 році — $3,9 млн проти $500 тис. традиційної — зростання у 7 разів. Стійки GB200NVL72 досягають 132 кВт; Blackwell Ultra та Rubin орієнтовані на 250-900 кВт з 576 GPU/...
Аварійне відновлення для AI-інфраструктури: Стратегії RPO/RTO для GPU-кластерів
Розміри контрольних точок навчання зростають — контрольні точки моделей на 70B параметрів тепер займають 150-200 ГБ, що вимагає оптимізованих стратегій аварійного відновлення. Хмарні провайдери пропон...
Міграція AI-навантажень: з AWS на власну GPU-інфраструктуру
AWS знизила ціни на H100 на 44% у червні 2025 року (інстанси p5 тепер коштують ~$50-55/год замість попередніх ~$98/год). Ціни на придбання H100 стабілізувалися на рівні $25-40K, що змістило точку безз...
Моніторинг навколишнього середовища для кластерів GPU: оптимізація температури, вологості та повітряного потоку
Рідинне охолодження змінює вимоги до моніторингу — температура охолоджувальної рідини, швидкість потоку та тиск тепер є критичними показниками поряд з температурою повітря. Теплові пороги H100/H200 жо...
Архітектура конвеєрів даних для ШІ: живлення петабайтного навчання на швидкості 100 ГБ/с
Служба попередньої обробки даних (DPP) від Meta тепер усуває затримки даних у кластерах навчання ексабайтного масштабу. WEKApod досягає пропускної здатності 720 ГБ/с з 8 вузлів зберігання, що живлять ...
Системи керування кабелями: Волоконно-оптичні магістралі та маршрутизація високої щільності для ЦОД штучного інтелекту
ЦОД штучного інтелекту потребують у 10 разів більше волоконно-оптичних кабелів, ніж звичайні установки. Середня щільність стійок зростає з 15 кВт (2022) до 40 кВт у нових залах ШІ, подвоюючи кількість...
Планування потужності інфраструктури ШІ: Прогнозування потреб у GPU на 2025-2030 роки
Meta недооцінила потреби в GPU на 400%, що призвело до додаткових витрат у $800 млн. McKinsey прогнозує 156 ГВт до 2030 року, що вимагатиме $5,2 трлн капітальних витрат. Методологія планування потужно...
Інфраструктура ШІ для автономних транспортних засобів: вимоги до GPU від периферії до хмари
700 автомобілів Waymo потребують 14 PFLOPS периферійних обчислень + 500 PFLOPS хмарних. Tesla симулює 3 млрд миль щомісяця. Повні вимоги до GPU-інфраструктури автономних транспортних засобів.
Платформи самообслуговування для GPU: побудова внутрішніх ML-хмар
Організації з серверами 8×H100 повідомляють про 30-50% використання GPU при ручному розподілі — сотні тисяч витрачено даремно. Придбання NVIDIA компанії Run:ai закріплює оркестрацію GPU як критично ва...