Есть ли у AMD перспективы в AI-ML-DL. Часть 2
Привет, Хабр! Это снова Ефим Головин, все еще старший MLOps-инженер в Selectel. В прошлой статье в попытках оценить перспективы AMD в ML мы внезапно погрузились в дебри документации NVIDIA. А теперь пора взглянуть на то, что происходит, собственно, у AMD. Забегая вперед, могу сказать, что во многом «красные» оперируют очень похожими терминами. Это вполне понятно и логично, поскольку и NVIDIA их не из воздуха взяли. Все это так или иначе корнями уходит в идеи, появившиеся и описанные задолго до появления терминов «CUDA», «SM», архитектуры Tesla и т. д.
«Светлые планы на будущее»: новые RISC-V процессоры, GPU и СХД
Всем привет! Меня зовут Сергей Ковалёв, я менеджер по развитию выделенных серверов. В этом теплом майском дайджесте собрал новинки серверного железа и другие новости из мира технологий. В апреле производители хоть и не очень нас баловали, зато охотно делились планами на будущее. Подробности под катом!
Как не переплатить за автоматизацию? Разбираем, когда стоит подключать ML
Часто автоматизация средствами ML ассоциируется с быстрым ростом эффективности бизнеса, но на практике оборачивается молниеносным увеличением затрат. Поэтому подход «Если делаешь что-то больше одного раза, автоматизируй это» выглядит слишком радикальным. Как понять, действительно ли вам нужны ML-технологии или же ваши задачи можно закрыть простыми скриптами и правилами? Чтобы разобраться в этом вопросе, мы в Selectel исследовали успешные кейсы автоматизации в финансовом секторе, телекоме и IT-инфраструктуре, опираясь на экспертизу специалистов из T-Банк, PIX Robotics и Netcracker. Подробности под катом!
Есть ли у AMD перспективы в AI-ML-DL. Часть 1
Привет, Хабр! Я Ефим Головин, старший MLOps-инженер в Selectel. Некоторое время назад мы в отделе Data/ML начали задаваться вопросом: а как там поживает AMD? Понятно, что у них масса дел, но нас интересовало, скорее, что у них в плане AI/DL/ML. С NVIDIA все плюс-минус ясно, это стандарт. А вот AMD — что-то неизвестное. Я вообще предполагал, что у «красных» хотя бы в плане терминологии и документации все должно быть плюс-минус аналогично тому, как оно есть у NVIDIA. Но решил убедиться в этом, поэтому отправился изучать документацию обеих компаний и попал в дивный мир хаоса, бардака и разброса в терминах. Не могу держать в себе, давайте разбираться вместе. Начнем, как ни странно, с поиска истины в документации NVIDIA.
MLечный путь 2025 — знания, опыт, коммьюнити. Как это было?
Привет, Хабр! 23 апреля мы провели в Петербурге митап для ML-специалистов. Спикеры обсудили запуск LLM в продакшен, оптимизацию GPU-инференса, а также Edge-решения для медицины и агросектора. Минимум теории — больше кейсов от Selectel, Cloud.ru, Celsus и Русагро. Как подобрать инфраструктуру под LLM? Как контейнеризировать GPU в многоарендных средах? Как запускать ML на комбайне или медицинском поезде без интернета? На эти вопросы ответили в четырех докладах на MLлечном пути. А еще мы организовали питч-сессию для стартапов. Пять проектов на стадии pre-MVP боролись за призовой фонд в 100 000 бонусов. Победителей выбирали сами зрители. В тексте рассказываем, как все было.
Лабиринты текста как игровая механика, или как неэкранизируемая литература становится источником геймдизайна
Привет! Задумывались ли вы о связи литературы и геймдева? С одной стороны, художественные произведения — надежный источник сценариев. С другой, некоторые произведения трудно экранизировать: они отвергают линейное повествование, отказываются от традиционного сюжета и разрушают границы между автором и читателем. Литературные приемы из «неэкранизируемых» книг — поток сознания, нестабильная структура, множественные нарративы и визуальная типографика — становятся не только эстетическим ориентиром для разработчиков, но и игровыми механиками. В играх возможно заплутать в лабиринте из сносок, прожить сон, составленный из языковых фрагментов, или искать смысл, который все время ускользает. Интерактивные пространства, нелинейные сюжеты и разрушаемые повествования, где игрок не просто зритель, а соавтор — все это можно считать наследием литературного авангарда. Используйте навигацию, если не хотите читать текст полностью: → Как зарождалась экспериментальная литература → Попытки экранизации экспериментальной литературы → Ключевая веха → Заключение Как зарождалась экспериментальная литература Экспериментальная литература начала формироваться на рубеже XX-XXI веков. Это была своеобразная реакция на кризис линейного нарратива и стремление выразить внутренние фрагментированные состояния человека. Под влиянием философии (особенно феноменологии, структурализма и постмодернизма), а также психоанализа авторы стремились выйти за рамки привычного линейного повествования. Французские символисты, Джеймс Джойс, Вирджиния Вулф, Марсель Пруст и другие, искали формы, которые бы отображали мышление, память, сны. В XX веке авангардные группы — от сюрреалистов до литераторов из движения Oulipo — начали воспринимать литературу как игру с формой. Не сюжет, а структура текста, не действие, а восприятие становились центром внимания.
Python, Java, C++ и Go — как появились популярные языки программирования
Привет! Мы уже рассказывали о «вымерших» языках программирования, пришла очередь самых популярных в 2025 году. Языки не придумывают «чтобы было» — для этого всегда есть предпосылки: рассказываем, кто, когда и зачем их создал. А еще делимся интересными фактами, которых вы могли не знать — а теперь будете :)
Huawei и HarmonyOS PC: китайский десктоп с собственной ОС появится уже в этом месяце. Что это будет?
В этом месяце Huawei готовится представить первый в истории настольный компьютер на базе собственной операционной системы HarmonyOS. Премьера, намеченная на 19 мая 2025 года, обещает стать переломным моментом для компании, которая уже шесть лет выстраивает независимую экосистему, способную бросить вызов Windows, macOS и Linux. И это не просто очередной продукт в портфеле Huawei, а значительное снижение зависимости от технологий США. Давайте посмотрим, о чем идет речь.
Цифровое бессмертие: что останется от нас в интернете через 100 лет
Лайк, сообщение, гифка в чате — наши цифровые следы уже сегодня формируют коллективный портрет человечества. Но что из этого увидят потомки через столетие? Представьте, как археолог будущего, вместо глиняных табличек, будет пытаться расшифровать ZIP-архив с мемами 2020-х. Ирония в том, что наши «цифровые пирамиды» — соцсети, облачные хранилища — куда хрупче древних папирусов. Возникает этическая дилемма: кто и как решит, что достойно вечности, и готовы ли мы к тому, что личные переписки станут историческим артефактом. А главное — в чьих руках окажутся ключи от нашего виртуального наследства: семьи, корпораций или государства? В этой статье мы разберем, что будет после нас и, что еще важнее, какие шаги стоит предпринять сегодня, чтобы наши потомки не сочли нас гигантским спам-ботом или не растеряли наши самые ценные воспоминания. Детали под катом.
Как ИИ-контент проклял интернет и почему это закономерно
Сколько сгенерированного ИИ контента вы видите каждый день? Вопрос риторический. Весело создавать изображения или получать быстрый ответ от нейросети на заковыристый вопрос. ИИ будет выдавать все, что кто-то попросит, пусть ответ будет и не очень хорошего качества в большинстве случаев. Зато быстро и иногда бесплатно. Но есть и обратная сторона: низкое качество, недостоверность, дипфейки. Конечно, ИИ лишь выполняет команды людей, но многие уже бьют тревогу о мертвом Хабре интернете, ведь объем нейросетевого контента скоро превысит объем контента от живых людей. В этой статье хотелось бы развить мысль о том, что это закономерно. Несомненно, подавляющее большинство контента, создаваемого ИИ, — просто ужасно. Это ленивый, неинтересный, минимально жизнеспособный мусор, который публикуют контент-фермеры, боты или люди, которым просто нет дела до качества. Но это эволюционный этап детства ИИ и проба использования новых доступных инструментов. Такой сценарий был неизбежен.
