Технические гайды
KV-cache: почему длинные диалоги съедают память GPU
Как сохраняется контекст, чем cache отличается от весов и какие настройки уменьшают память без скрытых обещаний.
23.10.2026ИНЖЕНЕРНЫЙ 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
Сравнения
L40S и RTX PRO 6000 Blackwell: что сравнивать для локальной LLM
Память, поколения и исполнение: документальный разбор двух классов ускорителей без неподтверждённых бенчмарков.
23.10.2026
Технические гайды
LoRA и QLoRA: как оценить инфраструктуру дообучения
Методика выбора между адаптером и полной настройкой модели: данные, память, качество, воспроизводимость и стоимость.
23.10.2026Архитектура
MoE-модели: активные параметры не равны памяти сервера
Почему модель с небольшой активной частью может требовать большой объём памяти и как это учесть при выборе GPU.
23.10.2026
Обзоры
RTX 5090 для бизнеса: где подходит и что проверить перед покупкой
Документальный обзор ограничений памяти, питания и эксплуатации потребительской GPU в рабочем AI-проекте.
23.10.2026
Технические гайды
TTFT, TPOT и throughput: как читать тесты LLM-серверов
Разбираем задержку первого токена, скорость ответа и общую пропускную способность, чтобы сравнивать предложения честно.
23.10.2026Технические гайды
llama.cpp для бизнеса: когда достаточно компактного сервиса
Как оценить GGUF, CPU/GPU-размещение, параллельность и эксплуатацию llama.cpp в локальном проекте.
23.10.2026Технические гайды
vLLM в production: что нужно вокруг inference endpoint
План запуска сервиса с доступами, лимитами, наблюдаемостью и откатом, без смешения демозапуска с эксплуатацией.
23.10.2026
Безопасность
Безопасность локальной LLM: от модели угроз к проверяемым ограничениям
Локальная модель требует изоляции, контроля доступа и проверки действий. Разбираем защиту документов, инструментов и эксплуатационного контура.
23.10.2026
Закупки
Бриф на AI-инфраструктуру: что определить до запроса серверов
Как превратить желание внедрить ИИ в техническое задание, по которому можно сравнить сроки, стоимость и результат.
23.10.2026Закупки
Гарантия GPU-сервера: что должно быть в условиях сервиса
Разбираемся в сроках реакции, восстановлении, запасных узлах и ответственности за простой AI-сервиса.
23.10.2026Технические гайды
Длинный контекст LLM: как не переплатить за ненужные токены
Разбираем память, качество поиска и ограничения запроса, чтобы размер окна соответствовал реальной задаче.
23.10.2026ОТ ВОПРОСА К РЕШЕНИЮ
Сервер уже
выбран?
Запросите стоимость и условия закупки. Или опишите задачу для подбора AI-инфраструктуры.