cuda. - страница 2

Сможет ли языковая модель научиться читать биржевые графики? Эксперимент с LLM на данных Московской биржи

Представьте опытного трейдера: наверняка он не говорит котировками и не рассказывает про индикаторы — он просто говорит «сильный тренд», «пробой уровня» или «ложный отскок». Для него график это язык: свечи, объёмы и уровни складываются в понятные фразы о том, что сейчас происходит на рынке. Именно от этой человеческой интуиции я и отталкивался в своём эксперименте.

продолжить чтение

Релиз RightNow AI — первый код ИИ-редактора для CUDA

Сегодня, 4 октября 2025 года, команда RightNow AI представила на Product Hunt свой флагманский продукт - AI-редактор кода для CUDA и

продолжить чтение

Nvidia CMP – микроскопы для забивания гвоздей? Копаем глубже…

Почему видеокарта, имеющая неплохие вычислительные возможности, в Stable Diffusion работает в 20 раз медленнее, чем RTX 3060? Почему в LM Studio она становится фаворитом, а в ComfyUI карета превращается в тыкву? Почему FurMark на CMP 90HX тормозит, а на CMP 50HX «бублик» крутится почти нормально? Разгадки в разных программных ограничениях, которые можно найти с помощью экспериментов. Я купил три майнинговые карты Nvidia, чтобы понять, можно ли заставить их эффективно работать.В этот раз мы рассмотрим:статистику производительности в LM Studioкак всё печально в ComfyUI и Stable Diffusionанатомию программного кода GPU

продолжить чтение

Как выбрать облачный GPU-инстанс для развертывания ИИ-моделей: практическое руководство

Разбираем ключевые критерии, ловушки и лайфхаки для эффективного запуска ML-проектов в облакеВведениеРазвертывание ИИ-моделей в облаке — стандартная задача для современных ML-инженеров. Но выбор подходящего GPU-инстанса часто превращается в «лотерею»: переплата за избыточные ресурсы или, наоборот, «тормоза» из-за недостаточной мощности. В этой статье разберем, как не ошибиться с выбором облачного GPU, сохранив баланс между производительностью и бюджетом. Акцент сделаем на реальных кейсах — от обучения нейросетей до инференса в production.Почему «просто взять самый мощный GPU» — плохая идея?

продолжить чтение

Переводим fb2 книжки, с нейронками, для себя

Получилось так что я купил книжку на английском, в Австралии (автор оттуда и там она дешевле в 3 раза чем у Гугла), но прочитать не смог, очень богатый мир , много странных слов, начал терять контекст истории, читал по 2 страницы в день. Затем на ТГ канале Акимова попалась ссылка на прототип агента по переводу текста , со сслыками в итоге на научные работы и т.д., обрадовавшись полез на гитхаб искать форки и конечно готовую софтину , но почему то она не случилась. спустя два года появились платные сервисы, но не опенсорсная поделка, и я решил собрать хотя бы MVP чтобы проверить идею самостоятельно, потом написать

продолжить чтение

Американские санкции подтолкнули Китай к Huawei, но переход оказался затруднительным

продолжить чтение

Может ли опенсорсный CANN от Huawei пошатнуть монополию CUDA (Nvidia)?

Прошла всего неделя с тех пор, как Huawei объявила об открытии исходного кода своего пакета CANN (Compute Architecture for Neural Networks), — и мир высоких технологий до сих пор пытается осознать, что это значит для будущего развития ИИ.

продолжить чтение

Платформа CUDA от Nvidia теперь поддерживает RISC-V

Представитель Nvidia Франс Систерманс на мероприятии RISC-V Summit China объявил, что программная платформа CUDA теперь поддерживает архитектуру процессоров с открытым исходным кодом RISC-V. RISC-V International

продолжить чтение

Шпаргалка по установке драйверов NVIDIA на ML сервер

Что бывает, если не следовать инструкциямСпециалисты из сферы ИИ часто сталкиваются с задачей корректной настройки сервера с GPU. Лично я с этой задачей сталкиваюсь в последнее время даже слишком часто...

продолжить чтение

Объяснение графических процессоров для тех, кто привык работать с ЦП

продолжить чтение

Rambler's Top100