gpu.
10% на LLM и 90% на инженерию: как российские компании используют ИИ
Привет, Хабр!Продолжаю делиться материалами живых дискуссий, которые идут на телеграм-канале Dev Q&A. На этот раз тема — выбор между open source и коммерческими LLM для корпоративных задач. Получилось собрать практиков, которые каждый день решают эту дилемму: Андрея Кувалдина («Транссеть»), Сергея Олькова («Диасофт»), Максима Семёнкина (CodeInside), Артема Панькова (Secret Agents), Владислава Кудинова (Veai), Константина Глазкова (СП.АРМ), Лорана Джейкобса (iPavlov AI-Systems) и Виталия Попова («Софтлайн Решения»).
VR без укачиваний, или Как оптимизировать Unity-проекты, чтобы игроки не снимали шлем через 5 минут
Представьте ситуацию: на демо клиент испытывает VR-тренажер «Работы на высоте». Легкий ветерок, стальной пролет, панорама города. Красота. Клиент поднимается по лестнице, останавливается на краю и с восхищением говорит: «Как круто вы сделали, что от вида вниз у меня голова закружилась!» Мы переглядываемся. Потому что «круто» — это не мы сделали. Это заслуга плохой оптимизации раннего прототипа.
Один чип вместо тысяч серверов, или глобальный конкурент Nvidia
Пока все обсуждали, насколько мощнее стали новые GPU, возникла другая проблема: большие модели не помещаются туда, где их пытаются запускать. Дата-центры дорожают, пропускные сети упираются в физические пределы, а зависимость от облака становится стратегическим риском. О компании, которая предлагает альтернативную инфраструктуру для ИИ.
GaMAC: Открытая библиотека для автоматической кластеризации мультимодальных данных под GPU
ВведениеКластеризация представляет собой одну из ключевых и востребованных задач в области машинного обучения. В общем смысле, её можно описать как процесс разделения группы объектов на подгруппы таким образом, чтобы схожие объекты оказались в одной и той же подгруппе. Эта задача актуальна в различных областях, таких как биология, психология, маркетинг, социология, лингвистика и компьютерная безопасность. В прошлом посте
CEO Nvidia успокоил инвесторов на фоне скепсиса вокруг ИИ-пузыря
Nvidia отчиталась
Выбор GPU-карты для Inference: честное сравнение H100, A100 и V100
Привет! Меня зовут Андрей Пелешок, я инженер L3 команды PaaS в Cloud.ru. Я отвечаю за работу платформенных сервисов и за поддержку инфраструктуры.
GPU Intel Arc на Raspberry Pi и non-x86 платформах — запуск, настройка и анализ производительности
Intel Arc Pi GPU B580 AI Llama.cpp LLM.
