З усіма видами пам’яті (HBM, DDR5, GDDR7, TLC NAND тощо) сьогодні відбувається те, що у класичній економіці називають інфляцією попиту. Вона виникає тоді, коли сукупний попит зростає швидше, ніж економіка здатна збільшувати пропозицію. Ціни зростають тому, що споживачі готові купувати більше, ніж виробники фізично можуть виробити.
Ринок серверів пручається уніфікації – навантаження, середовище, вимоги – у всіх різні. Проте через складність предмета панує думка, ніби головне у серверній справі – вибрати бренд. На щастя, окрім релігійних догматиків та марнотратів бюджету, є багато користувачів, які розуміють: вирішують не імена, а технології
Великі мовні моделі (LLM) сьогодні - це не лише про мільярди параметрів і глибоке навчання, а й про складні виклики масштабування інференсу. Реальний світ вимагає від них швидких відповідей у режимі реального часу для тисяч користувачів одночасно, і щоб задовольнити ці вимоги, доводиться залучати дедалі більше графічних процесорів, оптимізувати пам’ять, шукати компроміси між затримкою й пропускною здатністю, а подекуди й розподіляти одну модель на кілька GPU - гуртом, бо інакше ніяк
NVIDIA H200 – передовий графічний процесор з тензорними ядрами для прискорення генеративного штучного інтелекту, великих мовних моделей (LLM) та високопродуктивних обчислень (HPC). Зроблений на архітектурі NVIDIA Hopper, він має 141 гігабайт (ГБ) пам'яті HBM3e зі швидкістю 4,8 терабайта за секунду (ТБ/с) — майже вдвічі більше, ніж у попередника H100, з більшою у 1,4 рази пропускною здатністю пам'яті
Аналітики не вигадують майбутнє, вони виявляють тенденції. Дані стають все більш децентралізованими. За оцінками Gartner, у 2025 році 75% усіх даних буде створюватися за межами традиційних центрів обробки чи хмар. Насамперед це пов’язано з дорожнечею хмарних обчислень, проблемами з продуктивністю та затримкою. Як результат, ІТ-адміністратори та керівники відчувають «хмарний жаль», прагнуть зменшити свою залежність від постачальників послуг і повертаються до власних потужностей