gpu. - страница 13

gpu.

Nvidia усиливает AI-империю через крупные инвестиции в стартапы

продолжить чтение

Железный голод: почему ИИ съедает GPU и память

Потихоньку приближается 2026 год, который принесет много интересных событий в сфере ИИ (по крайней мере, так думаю я). Но и за 2025-й мы получили огромное количество отличных моделей в свое распоряжение. С одной стороны, здорово, что теперь можно легко создать текст, программу, изображение, видео и звук. С другой же стороны, такой стремительный прогресс в области искусственного интеллекта существенно повлиял и на аппаратное обеспечение - особенно на видеокарты и память.

продолжить чтение

Обучаем ML-модели и запускаем batch-инференс на YTsaurus, как в Яндексе

продолжить чтение

От первых видеокарт к 5 трлн $ в 2025 году: как NVIDIA стала самой дорогой компанией мира

29 октября 2025 года NVIDIA преодолела планку капитализации в 5 трлн $ и стала первой компанией в истории с такой рыночной стоимостью. Всего четыре месяца назад, в июле, компания перешагнула отметку в 4 трлн $ — рост на 1 трлн $ менее чем за полгода. Сегодня компания контролирует 80–90% рынка ИИ-ускорителей, а ее доля в росте индекса S&P 500 в 2025 году составила почти пятую часть. Разбираемся, как технологический прорыв превратил узкоспециализированного производителя в мирового гиганта за несколько лет.От геймерских видеокарт к научным вычислениям

продолжить чтение

NVIDIA открыла исходный код KAI Scheduler — планировщика, ранее использовавшегося в платформе Run:ai

продолжить чтение

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»).

продолжить чтение

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.

продолжить чтение

Как TPU от Google меняют экономику масштабного ИИ и ставят под угрозу монополию NVidia

продолжить чтение

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.

продолжить чтение

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

продолжить чтение

1...111213141516...20...21