Экспертные статьи о GPU-серверах, AI Training, LLM, NVIDIA H100 и HPC-решениях для бизнеса в России.
Сравнение H100 SXM5 80GB и H200 141GB для LLM Training и Inference. Что выбрать в 2025 году? Benchmarks и рекомендации.
Руководство по выбору GPU-сервера: количество GPU, память, интерконнект (NVLink vs PCIe), охлаждение и бюджет. Таблица сравнения.
Какие серверы нужны для Llama 3, Mistral, GPT-4? Расчёт GPU-кластера для training от 1 до 1000+ H100. Стоимость и ROI.
Техническое сравнение NVLink 900GB/s и PCIe 5.0 128GB/s. Когда NVLink окупается? Benchmark для Stable Diffusion и LLM Inference.
Обзор рынка AI-инфраструктуры в России и СНГ. Импортозамещение, китайские серверы, Sanduoyun. Прогноз до 2027 года.
CDU, direct-to-chip, rear-door cooling — типы жидкостного охлаждения для GPU-серверов. Энергоэффективность PUE<1.1 и расчёт окупаемости.
Подробно о том, как HBM-память, пропускная способность NVLink и векторные базы данных поддерживают параллельный инференс 50+ агентов. Включает практические конфигурации CrewAI/LangGraph.
Полное руководство: исследователь → база знаний → ответ → контроль качества, полная автоматизация процесса. С полным Python-кодом и конфигурацией GPU.
5 реальных кейсов: цикл код-ревью, руководитель-исполнитель, память поддержки, RAG-инференс, дерево решений. Условные ветвления + циклы + память.
Закрытие Ормузского пролива, скачок цен на нефть, обвал акций AI-серверов. SDY анализирует влияние ситуации на закупку GPU в России и оптимальное стратегическое окно.