Современные дата-центры претерпели значительные изменения. Если раньше в типичном сервере устанавливался 144-ядерный процессор, большое количество оперативной памяти и несколько накопителей HDD/SSD, то сейчас акценты смещаются. Это связано с растущим спросом на машинное обучение и приложения LLM. Хотя потребность в памяти продолжает увеличиваться, требуется иное оборудование.
Как крупным корпорациям, так и небольшим компаниям необходимо специализированное железо для обработки ИИ-приложений. В этом контексте важную роль играют GPU-ускорители, NPU (нейропроцессоры) и TPU (тензорные процессоры) — новейшие AI-чипы. Серверы с GPU становятся обязательными, и даже возникают специализированные облачные решения на их основе в ответ на растущий интерес.
Этот тренд наблюдается и на потребительском рынке. Все больше компаний стремится интегрировать ИИ в свои процессы, устанавливая мейнфреймы прямо в офисах, как это делали в 70-е годы. За последний квартал 14% проданных ПК и ноутбуков были оснащены специализированными микросхемами с аппаратным ускорением для ИИ.
Присоединяйтесь — мы покажем вам много интересного
Присоединяйтесь к ОК, чтобы подписаться на группу и комментировать публикации.
Нет комментариев