Занятие 3
Аппаратное обеспечение: видеокарты и серверы для AI
Подписывайтесь на наш Телеграм канал, чтобы не пропустить следующие бесплатные курсы по AI
Новости из мира AI
Разбор новых технологий
Мини-уроки
Кейсы внедрения AI в бизнес и др.
1
Зачем AI нужен мощный GPU? Разница между CPU и GPU
Многие современные нейросети требуют огромных вычислительных ресурсов. Например, обработка изображения с высоким разрешением или генерация текста большим языковым AI требует миллионов математических операций за доли секунды.
Здесь на помощь приходят графические процессоры (GPU). В отличие от обычных процессоров (CPU), видеокарты могут выполнять тысячи параллельных вычислений одновременно.

Параметр

CPU (центральный процессор)

GPU (графический процессор)

Количество ядер

4-64

1000+ (CUDA-ядер)

Основная задача

Последовательные вычисления

Параллельные вычисления

Использование

Операционная система, офисные задачи, сайты

Машинное обучение, рендеринг, AI

Скорость в AI-задачах

Медленный

Гораздо быстрее


Пример: распознавание изображения
  • CPU обработает изображение построчно, выполняя миллионы операций последовательно.
  • GPU одновременно запустит тысячи потоков, ускоряя обработку в 10-100 раз.
Вот почему все современные AI-системы используют видеокарты для тренировки и инференса (предсказания) нейросетей.
Подписывайтесь на наш Телеграм канал, чтобы не пропустить следующие бесплатные курсы по AI
Новости из мира AI
Разбор новых технологий
Мини-уроки
Кейсы внедрения AI в бизнес и др.
1
оставьте заявку на курс по AI
Подберем программу под ваши цели
Продолжительность курса 6 месяцев
1
Не упустите возможность освоить востребованную профессию будущего
Стоимость от 4 719 руб. в месяц
Гарантия трудоустройства
Виды видеокарт: Nvidia RTX, Tesla, A100, Jetson и их стоимость
На рынке есть разные категории видеокарт для AI. Рассмотрим основные.

1. Nvidia GeForce RTX – игровые видеокарты с AI-ускорением
  • Доступны в потребительском сегменте.
  • Поддержка CUDA и Tensor Cores для AI.
  • Хорошо подходят для разработки и тестирования.
  • Примеры: RTX 4060, 4080, 4090.
  • Цена: $500 – $2000.
2. Nvidia Tesla и A100 – серверные карты для AI
  • Используются в дата-центрах и облачных AI-сервисах.
  • Огромное количество CUDA-ядер и VRAM (видеопамяти).
  • Оптимизированы для обучения больших нейросетей.
  • Примеры: Tesla V100, A100, H100.
  • Цена: $5000 – $30 000.
3. Nvidia Jetson – встраиваемые AI-устройства
  • Компактные платы для IoT и edge-вычислений.
  • Используются в роботах, дронах, умных камерах.
  • Примеры: Jetson Nano, Jetson Xavier NX.
  • Цена: $100 – $1000.

Задача

Рекомендуемый GPU

Пример модели

Цена

Обучение небольших моделей

Nvidia RTX

RTX 4090

$1800

Продакшн инференс

Nvidia Tesla

Tesla T4

$2500

Обучение больших моделей

Nvidia A100

A100 80GB

$12 000

AI встраиваемые устройства

Jetson

Jetson Nano

$150


Если ваша цель – только развертывание AI (инференс), а не обучение, можно использовать облачные сервисы, такие как Google Cloud, AWS, Azure.
Конфигурации серверов для разных AI-задач
В зависимости от задачи можно выбрать разные конфигурации серверов.

1. Обработка изображений (Computer Vision, CV)
  • Задача: детекция объектов, сегментация, распознавание лиц.
  • GPU: RTX 4090 (малые проекты) или A100 (промышленный уровень).
  • CPU: Intel Xeon / AMD EPYC (16+ ядер).
  • RAM: 32-128 GB.
2. NLP (обработка текста)
  • Задача: чат-боты, анализ тональности, генерация текста.
  • GPU: A100 / H100 (для больших языковых моделей).
  • CPU: 64 ядра (для обработки запросов).
  • RAM: 128+ GB.
3. Генерация изображений и видео (Stable Diffusion, Midjourney)
  • Задача: создание изображений по текстовым описаниям.
  • GPU: RTX 4090 (личное использование) или H100 (бизнес-уровень).
  • RAM: 64-256 GB.
Готовые серверные решения
  • Nvidia DGX Station – мощные станции с A100 ($80 000+).
  • Google Cloud, AWS, Azure – облачные GPU (по подписке).
  • Lambda Labs – готовые серверы для AI с RTX и A100.
оставьте заявку на курс по AI
Подберем программу под ваши цели
Продолжительность курса 6 месяцев
Не упустите возможность освоить востребованную профессию будущего
Стоимость от 4 719 руб. в месяц
Гарантия трудоустройства
1
Как оптимизировать производительность нейросети в продакшне?
Иногда даже мощного GPU недостаточно. Нужно оптимизировать нейросеть.

1. Использование смешанной точности (Mixed Precision)
  • Вместо FP32 (32-битных чисел) использовать FP16 (16-битные).
  • Это ускоряет вычисления на 30-50% без потери качества.
2. Сжатие модели (Model Compression)
  • Уменьшение размера сети через quantization (снижение точности весов).
  • Использование TensorRT – оптимизация для Nvidia GPU.
3. Асинхронная обработка и батчинг
  • Вместо обработки одного запроса запускать сразу пакет (batch) данных.
  • Экономит вычислительные ресурсы.
4. Кеширование предсказаний
  • Если пользователь часто запрашивает одно и то же – сохранять результаты.
  • Позволяет сократить нагрузку до 70%.
5. Динамическая аллокация GPU
  • Использование GPUs по требованию, а не постоянно держать их загруженными.
  • Можно автоматизировать через Nvidia CUDA Multi-Process Service (MPS).
В следующем занятии поговорим о интеграции AI в устройства (мобильные, Raspberry Pi, Jetson)!
оставьте заявку на курс по AI
Подберем программу под ваши цели
Продолжительность курса 6 месяцев
Не упустите возможность освоить востребованную профессию будущего
Стоимость от 4 719 руб. в месяц
Гарантия трудоустройства
1
Занятие 4
Встраивание AI
в мобильные устройства и IoT