Железо для ИИ-проектов

ИИ-сервер — это не только GPU. Если недооценить процессор и оперативную память, видеокарты простаивают, а задержки растут. Инференс LLM Обучение / дообучение Всегда держите запас: плюс 20–30% к расчётам на пики и служебные буферы. A. 2×GPU по 48 ГБ, чат-бот, окно 8k, до 300 RPS B. 4×GPU по 48 ГБ, длинные контексты 16–32k, ~400 RPS C. 8×GPU по 80–192 ГБ, LoRA/SFT + периодический инференс...

Искусственный интеллект всё чаще работает не в облаке, а прямо в компаниях — на своих серверах. Главный вопрос при сборке такого сервера — сколько видеопамяти нужно, чтобы модель не «захлебнулась» и при этом не платить лишнее за VRAM. Когда мы запускаем нейросеть, память тратится на два больших блока: К этому добавляются служебные буферы и фрагментация — примерно ещё +20% резерва. Есть два подхода: быстрый (для оценки «на глаз») и точный (для инженерного расчёта). Используем простые усреднённые цифры: Формула простая: VRAM ≈ Веса + (Контекст × Окно/1000 × Пользователи) × 1...

Интерес к искусственному интеллекту в 2025 году только набирает обороты. Компании всё чаще принимают решение отказаться от облаков в пользу своих серверов. Но сколько это действительно стоит? И когда «своё железо» — выгоднее аренды? Разбираемся по пунктам. 💰 GPU — 60–70 % бюджета Выбор GPU — главное решение. От него зависит не только производительность, но и весь остальной стек оборудования. 🧠 CPU и RAM — 15–20 % Процессор и оперативная память подбираются под задачи: от simple inference до генерации и обучения больших моделей...

Искусственный интеллект требует мощных вычислений — обучение нейросетей и запуск больших моделей невозможно на «обычных» компьютерах. Для этого используют AI-ускорители. Но что именно скрывается за этим термином и можно ли называть так оборудование, которое предлагают серверные интеграторы? AI-ускоритель — это любое аппаратное решение, которое позволяет ускорять задачи машинного обучения и работы нейросетей. Это может быть: Главное — ускоритель оптимизирован для параллельных вычислений и работы с большими массивами данных...

Когда одного GPU уже недостаточно, на сцену выходят кластеры. В 2025 году задачи искусственного интеллекта растут быстрее, чем мощности одиночных видеокарт. Обучение LLM, генерация изображений в высоком разрешении, сложный рендеринг — всё это требует объединения нескольких GPU в единую систему. Разберёмся, как работают AI-кластеры, чем отличаются решения на RTX, H100 и MI300X, и как выбрать оптимальную конфигурацию. Представьте, что вы обучаете языковую модель с 70+ миллиардов параметров или создаёте 8K-анимацию с физическим моделированием...

Многие считают, что основа производительности в AI — это видеокарты. Но на практике, особенно в больших задачах вроде генерации изображений, LLM или обучения нейросетей, ключевым ограничением может стать… сеть. Вы закупили топовые GPU — RTX 6000 PRO, H100 или MI300X, построили сервер, запустили задачу… и не увидели ожидаемой скорости. Всё тормозит. Почему? Одна из причин — ограниченная пропускная способность между узлами кластера. Если данные передаются слишком медленно, ускорители простаивают. Особенно это заметно при распределённом обучении моделей или инференсе больших языковых моделей...

Обучение нейросетей, генерация изображений, запуск больших языковых моделей — всё это требует серьёзных вычислительных мощностей. На рынке сейчас два флагмана: NVIDIA H100 и AMD MI300X. В этой статье разберём, в чём разница между ними и какое решение лучше подойдёт под ваши задачи. GPU H100 построен на архитектуре Hopper. Это надёжный выбор для тех, кто работает в экосистеме NVIDIA: TensorRT, PyTorch, Triton Inference Server — всё оптимизировано. Он идеально подходит для обучения крупных моделей, построения AI‑кластеров, high-end‑симуляций...

Современные AI‑системы, генеративные модели и визуализация требуют всё больше ресурсов. RTX 6000 PRO Blackwell — новейшее поколение профессиональных видеокарт от NVIDIA, которое предлагает сбалансированное решение для задач, где важны производительность, надёжность и большой объём видеопамяти. Это видеокарта профессионального класса с рекордными характеристиками, ориентированная на задачи машинного обучения, больших языковых моделей, графических расчётов и научных вычислений. Мы уже получили первую партию RTX 6000 PRO Blackwell...

С ростом задач в AI и генеративной графике стандартных 24 ГБ видеопамяти у RTX 4090 становится мало. Решение? Неофициальные, но рабочие модификации с удвоенным объёмом памяти — 48 ГБ VRAM, произведённые в Китае. Разберёмся, что это за видеокарты, кому они подойдут и в каких задачах действительно выгодны. Китайские производители берут оригинальную RTX 4090, основанную на архитектуре Ada Lovelace, и заменяют чипы памяти на более ёмкие. Так получают видеокарты с 48 ГБ GDDR6X, которые снаружи выглядят привычно, но внутри — вдвое мощнее по объёму памяти...

MDM Electronics делится свежим обзором видеокарт, которые оптимально подходят для обучения нейросетей и запуска AI‑систем в 2025 году. Здесь только проверенные решения — с которыми мы работаем сами и поставляем клиентам под задачи любого масштаба. 🔹 NVIDIA H100 — 80 ГБ HBM3, до 3,35 ТБ/с, высокая эффективность на FP8 и BF16. Идеален для сложного обучения больших языковых моделей. 👉 В наличии: ASRock сервер с H100/H200 Supermicro с 8 GPU H100 🔹 NVIDIA H200 — до 141 ГБ HBM3e, пропускная способность до 4,8 ТБ/с...

Облако — удобно. Но если вы работаете с нейросетями на серьёзных оборотах, удобство быстро превращается в перерасход бюджета, задержки и ограничения. Мы в MDM Electronics собрали опыт десятков проектов и рассказываем, когда локальные серверы для ИИ становятся действительно выгоднее. Если ваш проект обрабатывает персональные, медицинские или финансовые данные, облако несёт риски. Локальный сервер — это полный контроль: защита на уровне TPM, изолированная инфраструктура, физический доступ только у вас...