Об'єднання та спільне використання пам'яті GPU: максимізація використання в багатокористувацьких кластерах
Перетворіть дорогі ресурси GPU на гнучкі пули, що обслуговують кілька робочих навантажень із економією витрат до 90%.
Блог
Аналітика про GPU інфраструктуру, AI та дата-центри.
NVIDIA NeurIPS 2025: Alpamayo-R1 та розвиток фізичного ШІ трансформують автономні системи
NVIDIA випускає Alpamayo-R1, модель міркування з 10B параметрів для автономного водіння з затримкою 99мс та набором даних на 1727 годин з 25 країн.
CXL 4.0 та війни інтерконектів: як пам'ять для ШІ змінює архітектуру центрів обробки даних
Специфікація CXL 4.0 випущена 18 листопада з PCIe 7.0, 128 GT/s, об'єднаними портами. Panmnesia поставляє перший комутатор fabric CXL 3.2. UALink, Ultra Ethernet, UB-Mesh від Huawei конкурують.
Service Mesh для AI мікросервісів: Istio та Linkerd для GPU-навантажень
Управління волоконно-оптичними кабелями: найкращі практики для 40 000 миль інфраструктури
NextEra-Exxon 1.2ГВт газова+CCS електростанція для дата-центрів: перша у світі
NextEra та Exxon партнерство на 1.2ГВт газову електростанцію з 90% вуглецевим захопленням для дата-центрів. Забезпечено 2,500 акрів. Маркетинг гіперскейлерам Q1 2026.
Моделі ШІ з відкритим кодом скорочують розрив: DeepSeek, Qwen3 та Llama 4 тепер не поступаються GPT-5
Розрив у продуктивності між відкритими та закритими моделями ШІ скоротився до 0,3%. Ось що це означає для корпоративної інфраструктури ШІ.
Управління змінами для AI-інфраструктури: мінімізація простоїв під час оновлень
Ray-кластери для ШІ: архітектура розподілених обчислень
Трамп підписує указ про преемптивність ШІ: Протистояння федеральних та державних регуляторів
Виконавчий указ Трампа від 11 грудня створює Робочу групу з судових справ ШІ для оскарження законів штатів про ШІ. 42,5 мільярда доларів фінансування широкосмугового зв'язку під загрозою. Попереду юри...
Аналіз вартості за токен: оптимізація GPU-інфраструктури для інференсу LLM
OpenAI витрачає $0.00012 за токен, тоді як інші платять $0.001. Дізнайтеся про вибір GPU, квантизацію та стратегії розгортання, що знижують витрати на інференс LLM на 90%.