Практический подход к подбору оборудования для обучения моделей, инференса и корпоративных AI-сервисов
Проекты на базе искусственного интеллекта предъявляют к ИТ-инфраструктуре особые требования. Здесь недостаточно оценить только частоту процессора или объем оперативной памяти: важны архитектура ускорителей, пропускная способность шин, скорость хранения данных, охлаждение, энергопотребление и возможность дальнейшего масштабирования. Грамотный выбор платформы помогает избежать двух крайностей — покупки заведомо избыточной конфигурации и создания системы, которая перестает справляться с нагрузкой сразу после запуска пилота.
