Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в маркетинговой акции Yealink «Бонус на связи!». Период действия акции: 01 декабря 2025 г. – 31 декабря 2025 г. – За закупку IP-телефонов и гарнитур Yealink вам будут начисляться бонусы. – Для каждой модели предусмотрен ...
Уважаемые партнеры! Treolan предлагает вам принять участие в программе по продукции Netac. Совершая покупку продукции Netac в Treolan, вы можете получить подарочные сертификаты федеральных сетей на ваш выбор. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Предновогодняя распродажа Datalogic стартовала! Специальное предложение до конца 2025 года — на ручные и стационарные сканеры Datalogic действуют эксклюзивные цены! Прямо сейчас к оперативной отгрузке со склада PROWAY доступны: Ручной беспроводной сканер Datalogic QuickScan QBT2500-BK-BTK1 Данная ...
Получите кешбэк 5% на закупку новых моделей корпусов CBR до 8 декабря: CBR V201 — 260 x 165 x 353 мм, 2×HDD + 2×SSD, видеокарта до 250 мм, 2×USB 2.0; CBR V203 — 260 x 165 x 353 мм, 2×HDD + 2×SSD, видеокарта до 250 мм, USB 2.0, USB 3.0; CBR V205 — 260 x 165 x ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в промопрограмме по продукции НИИ «Масштаб». Покупая хотя бы одну лицензию виртуализации, а также любые другие решения НИИ Масштаб в Treolan, вы получаете подарочный сертификат на ваш выбор. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Экосистема вычислений на базе графических процессоров (graphics processing unit, GPU) стремительно развивается. Конечная цель — повысить эффективность и масштабируемость различных рабочих нагрузок, которые выполняются на GPU. Тем не менее, существуют приемы, позволяющие максимизировать производительность дорогостоящих графических процессоров для выполнения таких задач, как работа с искусственным интеллектом, и при этом избежать потенциальных проблем с СХД и сетями. Повышенные требования к вычислительным ресурсам, которые демонстрируют приложения ИИ, машинного обучения (МО) и глубокого обучения (ГО), бросают вызов производительности, надежности и масштабируемости ЦОДов, особенно это касается ситуаций, когда архитекторы имитируют дизайн публичных облаков, чтобы упростить переход к гибридным облакам и локальным развертываниям. В настоящее время рынок начал стремительно наполняться GPU-серверами, а вместе с ними, чтобы повысить эффективность и масштабируемость рабочих нагрузок GPU, начала развиваться экосистема GPU-вычислений. Вместе с тем существуют приемы, которые позволяют максимизировать дорогостоящие вычислительные ресурсы GPU, избегая при этом потенциально узких мест с СХД и сетью. CTO компании Excelero Свен Бройнер и его коллега, системный архитектор Кирилл Шойхет приводят на портале eWeek девять лучших практик по подготовке ЦОДов для работы с ИИ, МО и ГО. 1. Хорошо изучите целевую производительность системы, ROI и планы масштабируемости Это требуется для того, чтобы ... читать далее.
