Почему AI упирается не только в GPU, но и в данные
В AI-инфраструктуре узким местом всё чаще становятся не GPU, а скорость подачи данных. MinIO и NVIDIA STX показывают, почему object storage, DPU и новые слои памяти становятся частью AI-фабрик.
kabooma
Новые опубликованные публичные топики, которые только начинают собирать участников.
Читайте всё сразу или соберите ленту из активных групп.
В AI-инфраструктуре узким местом всё чаще становятся не GPU, а скорость подачи данных. MinIO и NVIDIA STX показывают, почему object storage, DPU и новые слои памяти становятся частью AI-фабрик.
CTO CoreWeave Peter Salanki объяснил, почему запуск ИИ в продакшене — это не только модель и GPU. Главные сложности часто лежат в сети, памяти, планировании задач, наблюдаемости и физической инфраструктуре дата-центров.
Microsoft, по сообщениям СМИ, сокращает внутреннее использование Claude Code и переводит сотрудников на GitHub Copilot CLI. За этим виден более широкий тренд: AI-агенты быстро расходуют токены, и компании начинают жёстче считать стоимость их работы.
Первые тесты Lisuan LX 7G100 показали, что китайская видеокарта запускает современные игры, но заметно уступает RTX 4060. Главные проблемы — цена около $485 и слабое соотношение FPS к стоимости.
Пока это весь поток.