cuda.
Кремниевый король: Как NVIDIA заложила фундамент нейросетевой революции
1. Введение: Аппаратный фундамент ИИ-революцииСовременный ландшафт генеративного искусственного интеллекта невозможно представить без колоссальных вычислительных мощностей. Бум больших языковых моделей (LLM), начавшийся с триумфального шествия ChatGPT, и интеграция ИИ-инструментов в продукты IT-гигантов вроде Microsoft, Google и Amazon спровоцировали беспрецедентный спрос на специализированное железо. В центре этой аппаратной лихорадки оказалась компания, чья капитализация пробила исторические потолки, обойдя и Apple, и Microsoft. Речь, разумеется, о NVIDIA.
cuda-core 1.0 — пишем CUDA-ядра на Python без C++ (ну почти)
11 мая 2026 года NVIDIA выпустила cuda-core v1.0.0 — первый стабильный релиз библиотеки, которая даёт Python-разработчикам прямой доступ к CUDA Runtime без тяжелых C++ обвязок.Мы взяли 3 видеокарты (4090, 3090, A100 80Gb) и протестировали работу библиотеки на каждой.cuda-core — это Pythonic-обёртка над CUDA Runtime. Она закрывает ту нишу, которую раньше занимали pycuda или ручные вызовы через ctypes
«Старички» V100 в деле и модные ИИ-агенты для написания документации
Автор: Александр Казанцев, руководитель отдела документации и контента
KernelEvo — автоматическая генерация GPU-ядер
Писать быстрые GPU‑ядра вручную долго и требует узкой экспертизы: нужно понимать модель памяти, эффективные паттерны доступа к памяти, ограничения конкретного бэкенда и уметь быстро разбираться в compile и runtime ошибках. При этом выигрыш от кастомного kernel'а может быть очень заметным. Поэтому автоматизация и упрощение процесса разработки ядер — практически важная задача.
От MNIST к Transformer. Часть 2. Основы работы с памятью
Мы живем в эпоху, когда ИИ стал доступен каждому. Но за магией PyTorch скрывается колоссальная инженерная работа и сложные вычислительные процессы, которые для большинства остаются черным ящиком. Это вторая статья из цикла От MNIST к Transformer
От MNIST к Transformer. Hello CUDA. Основы, Setup и наше первое ядро
Мы живем в эпоху, когда ИИ стал доступен каждому. Но за магией PyTorch скрывается колоссальная инженерная работа и сложные вычислительные процессы, которые для большинства остаются черным ящиком. Я хочу запустить большой цикл статей От MNIST к Transformer
Куда и почему уходят бабки на нейросети
Малоизвестный среди обычных людей факт: у нейросетей нет никаких "разговоров". Ты смотришь в веб-интерфейсе на "диалог" - но это обман, красивый фокус.Каждый раз, когда ты пишешь новое сообщение, все старые сообщения обрабатываются заново. У нейросетей по-настоящему многоразовых задач не существует. Если результат немного поменялся — тебе просто не покажут в веб-интерфейсе изменившиеся сообщения.
