AI прискорювачі поза GPU: TPU, Trainium, Gaudi, Groq, Cerebras 2025
Google TPU Trillium, AWS Trainium3, Intel Gaudi 3, Groq LPU, Cerebras WSE-3, SambaNova SN40L. Аналіз AI прискорювачів, які кидають виклик домінуванню GPU від NVIDIA.
Блог
Аналітика про GPU інфраструктуру, AI та дата-центри.
Інфраструктура AI для автономних транспортних засобів: Вимоги до GPU від периферії до хмари
Waymo генерує 25TB щоденно на транспортний засіб, потребуючи 200 TFLOPS периферійної обробки. Tesla виконує 3 млрд симульованих миль щомісяця. Повний посібник з архітектури інфраструктури AV.
Калькулятор ROI для імерсійного охолодження: Окупність за 2-4 роки для AI робочих навантажень
Розрахуйте ваш ROI від імерсійного охолодження з реальними прикладами окупності за 2,2 роки. Економте 94% на витратах охолодження, досягайте PUE 1.03, забезпечуйте стійки потужністю 100кВт.
vLLM Production Deployment: Побудова високопропускної архітектури для інференс-сервінгу
Розгорніть vLLM для продакшн інференсу LLM. PagedAttention, безперервне батчування, масштабування Kubernetes. Покращення пропускної здатності в 2-24 рази проти традиційних фреймворків сервінгу.
Оптимізація пропускної здатності для розподіленого навчання: Управління мережевим трафіком 400Gbps+
GPT-4 генерує 400TB мережевого трафіку щогодини на 25K GPU. Оптимізуйте пропускну здатність за допомогою стиснення, ієрархічного скорочення та налаштування NCCL. Повний посібник.
Енергетична криза дата-центрів в APAC: Рішення для 200 TWh попиту AI на енергію
Попит на електроенергію в APAC зростає з 320 до 780 TWh до 2030 року. Мораторій у Сінгапурі, блекаути в Малайзії. Рішення від мікромереж до SMR для AI інфраструктури.
Spot Instances та Preemptible GPU: Скорочення витрат на AI на 70%
Скоротіть витрати на AI на 70-91%, використовуючи spot instances та preemptible GPU. Обробляйте переривання, впроваджуйте checkpointing та оптимізуйте роботу в AWS, GCP, Azure.
Посібник з розгортання Intel Gaudi 3: Економічно ефективна альтернатива H100
Gaudi 3 забезпечує 1,835 TFLOPS за $15K проти $30K у H100. Повний посібник з розгортання з тестами продуктивності, стратегіями міграції та аналізом TCO.
Аналіз вартості за токен: Оптимізація GPU інфраструктури для LLM інференцу
Оптимізуйте GPU інфраструктуру для LLM інференцу. Вибір обладнання, програмна оптимізація та стратегії розгортання, що знижують вартість за токен на 90%.
Гібридна хмарна стратегія для AI: економіка GPU on-premise проти хмари та рамка прийняття рішень
Локальна GPU інфраструктура економить 65% за 5 років порівняно з хмарою. Порівняйте витрати, проаналізуйте робочі навантаження та створіть свою гібридну стратегію розгортання AI.
Мережева безпека для GPU кластерів: Посібник з впровадження Zero-Trust
Впроваджуйте мережеву безпеку zero-trust для GPU кластерів. Мікросегментація, шифрування, виявлення вторгнень та відповідність вимогам для захисту AI інфраструктури.
Вибір Colocation-провайдера для AI: DGX-Ready об'єкти та вимоги до стійок 120kW
Виберіть colocation для GPU стійок 120kW. Сертифіковані NVIDIA DGX-Ready об'єкти, вимоги до рідинного охолодження, фреймворк оцінки щільності потужності.