Блог

Экспертные материалы по AI-инфраструктуре, серверному оборудованию и GPU-вычислениям

Сети и хранение данных
Fibre Channel: Что это, скорости, коммутаторы и построение SAN
Fibre Channel: Что это, скорости, коммутаторы и построение SAN
Сети и хранение данных
DAC-кабель: Что это, пассивный или активный, совместимость SFP и QSFP
DAC-кабель: Что это, пассивный или активный, совместимость SFP и QSFP
Выбор и покупка оборудования
Серверы Supermicro: Как выбрать платформу для GPU, AI и виртуализации
Серверы Supermicro: Как выбрать платформу для GPU, AI и виртуализации
GPU и ускорители
NVIDIA H100: Характеристики, PCIe и SXM, серверы для AI
NVIDIA H100: Характеристики, PCIe и SXM, серверы для AI
GPU и ускорители
NVIDIA A100: Характеристики, 40 и 80 ГБ, PCIe, SXM и выбор сервера
NVIDIA A100: Характеристики, 40 и 80 ГБ, PCIe, SXM и выбор сервера
Внедрение, тесты и кейсы
MLOps: Что это и как построить инфраструктуру для обучения и эксплуатации моделей
MLOps: Что это и как построить инфраструктуру для обучения и эксплуатации моделей
Сети и хранение данных
iSCSI: Что это, как работает и как выбрать сеть и СХД
iSCSI: Что это, как работает и как выбрать сеть и СХД
Инфраструктура и ЦОД
HPC: Что это, как устроены высокопроизводительные вычисления и какой кластер нужен
HPC: Что это, как устроены высокопроизводительные вычисления и какой кластер нужен
GPU и ускорители
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell: Характеристики, 96 ГБ VRAM и применение для AI
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell: Характеристики, 96 ГБ VRAM и применение для AI
Сети и хранение данных
SFP-модуль: Что это, виды SFP, SFP+ и SFP28, совместимость и выбор
SFP-модуль: Что это, виды SFP, SFP+ и SFP28, совместимость и выбор
Искусственный интеллект и машинное обучение
Ollama: Что это, как запустить локальную LLM и какой GPU нужен
Ollama: Что это, как запустить локальную LLM и какой GPU нужен
Инфраструктура и ЦОД
Proxmox VE: Что это, как работает виртуализация и какой сервер выбрать
Proxmox VE: Что это, как работает виртуализация и какой сервер выбрать

Блог об AI-серверах и серверной инфраструктуре

Блог Start Server посвящён технологиям искусственного интеллекта, машинного обучения и высокопроизводительных вычислений (HPC). Мы публикуем статьи об AI-серверах, GPU-системах, вычислительных кластерах, системах хранения данных, высокоскоростных сетях и современных серверных технологиях, помогая разобраться в выборе оборудования и проектировании AI-инфраструктуры.

В материалах рассматриваем подбор GPU-серверов для различных AI-задач, расчёт необходимого объёма видеопамяти, выбор процессоров, оперативной памяти и NVMe-накопителей. Сравниваем решения на базе NVIDIA H100, H200, B200, B300, NVIDIA DGX, AMD Instinct и других современных AI-ускорителей, анализируя их возможности для обучения и инференса моделей.

Отдельное внимание уделяем архитектуре AI-инфраструктуры для LLM, RAG, компьютерного зрения, машинного обучения и HPC. Разбираем принципы построения GPU-кластеров, требования к системам хранения данных, особенности высокоскоростных сетей InfiniBand и RoCE, а также вопросы масштабирования вычислительных ресурсов.

В технических обзорах рассказываем о серверных платформах, GPU- и NPU-ускорителях, процессорах Intel Xeon и AMD EPYC, серверной памяти DDR5, NVMe SSD, DPU, SmartNIC, сетевых адаптерах, коммутаторах и СХД. Мы рассматриваем инфраструктуру как единый комплекс, где производительность зависит от эффективного взаимодействия GPU, CPU, памяти, подсистемы хранения, сети, питания и охлаждения.

Также делимся практическим опытом проектирования AI-инфраструктуры — от отдельных GPU-серверов до крупных вычислительных кластеров и дата-центров. Эксперты Start Server анализируют реальные сценарии внедрения, сравнивают технологии и помогают выбрать оптимальные решения для конкретных AI-нагрузок.