Аналитика
Пилот перед закупкой GPU: какой результат действительно разрешает покупать
План испытаний для выбора AI-инфраструктуры: качество, нагрузка, эксплуатация, стоимость и решение о закупке с известными ограничениями.
24.10.2026ИНЖЕНЕРНЫЙ ЖУРНАЛ / КЕРНОДА
Разобраться.
Посчитать. Выбрать.
Практические материалы об оборудовании, локальных моделях и экономике AI-инфраструктуры. С первоисточниками, открытыми допущениями и ограничениями.
50 материалов в журналеДокументальные обзоры и авторские методики
Бизнес-сценарии
AI для документов: почему качество начинается до языковой модели
Разбор PDF, OCR, таблиц и версий документов: как построить проверяемую цепочку извлечения и поиска без потери смысла.
23.10.2026Бизнес-сценарии
AI для поддержки: как проверить экономику и сохранить качество ответов
Выбор между подсказками оператору и автоматическими ответами, контроль ошибок, передача человеку и измерение стоимости закрытого обращения.
23.10.2026
Бизнес-сценарии
AI-лаборатория университета: как разделить ресурсы между обучением и исследованиями
Очереди, квоты, среды, данные и обслуживание GPU-лаборатории: требования для учебных занятий и исследовательских проектов.
23.10.2026Выбор оборудования
AI-рабочая станция или сервер: что выбрать компании
Сравниваем режим работы, обслуживание, расширение и ответственность за простой, а не только корпус и GPU.
23.10.2026
Сравнения
AMD ROCm для LLM: как проверить альтернативу до закупки
Практический план проверки драйверов, контейнеров, моделей и стоимости переноса на AMD Instinct.
23.10.2026
Технические гайды
Batching в инференсе: пропускная способность и очередь
Как совместная обработка запросов влияет на задержку, память и стоимость сервиса, и что измерять при настройке.
23.10.2026
Экономика
FinOps AI-инфраструктуры: считать стоимость полезного результата
Учёт расходов на модели и GPU, распределение затрат, загрузка резерва и выбор показателей для решения о масштабировании.
23.10.2026
Выбор оборудования
GPU для инференса: как выбрать по нагрузке, а не по TFLOPS
Память, задержки, пакетная обработка и совместимость движка: критерии сравнения ускорителей для рабочего сервиса.
23.10.2026
Выбор оборудования
GPU для обучения и дообучения: разные задачи требуют разных серверов
Отделяем обучение с нуля, полное дообучение и LoRA, чтобы правильно оценить память, обмен и длительность эксперимента.
23.10.2026
Эксплуатация
GPU-сервер в офисе или ЦОД: как выбрать место размещения
Сравнение офисного размещения и дата-центра по питанию, охлаждению, доступу, обслуживанию и полной стоимости эксплуатации.
23.10.2026Сравнения
H100 и H200: как сравнивать память, исполнение и стоимость проекта
Документальное сравнение Hopper-ускорителей: чем отличаются SXM и NVL и какие вопросы задать перед закупкой.
23.10.2026ОТ ВОПРОСА К РЕШЕНИЮ
Сервер уже
выбран?
Запросите стоимость и условия закупки. Или опишите задачу для подбора AI-инфраструктуры.