Привет Хабр! Вспомните как начался ваш путь в IT и первая тяга к технологиям? Скорее всего так или иначе вы либо сами собирали свои первые компьютеры, кропотливо подбирая железо в ограниченном бюджете. Или же наоборот, всё мечтали, что когда-нибудь вам подарят или вы уже сами заработаете на заветный апгрейд вашего Царь-ПК. И когда этот момент настал, какая радость и эйфория на вас накатывала от вида заветной новой железки. От шелеста пластика упаковки, от запаха свежего текстолита и вот пробравшись через все слои защиты из разноцветного картона и пенопласта – она, новая видеокарта. А затем спустя годы процесс повторялся снова и снова, уже и игры не так радуют, а желание всегда сидеть за компьютером обернулось рутинной работой в опен-спейс офисе.  Но одно осталось неизменным – новое железо всё также радует сердце уже давно как повзрослевшего ПК-боярина.

И знаете что? Эмоций ничуть не меньше и когда ты облачный провайдер, а в ЦОД пришло долгожданное обновление, с пылу с жару от дяди Хуанга! Но об этом, поговорим уже ниже в посте.

Графические процессоры (GPU) стали важной частью современной вычислительной техники, превратившись из устройств для рендеринга графики в критически важные компоненты для ИИ, обработки данных и высокопроизводительных вычислений. GPU состоят из множества вычислительных блоков, в основном простых арифметико-логических устройств (ALU), которые часто дополняются специализированными ядрами, такими как тензорные и RT ядра. Эти специализированные ядра позволяют параллельно обрабатывать сложные уравнения с векторами, матрицами и тензорами. В этой статье мы рассмотрим конкуренцию между AMD и NVIDIA, выясняя, почему AMD постоянно отстает от NVIDIA в ускорении GPU и гонке ИИ, и изучим исторические, технологические и стратегические факторы, которые сформировали это соперничество.

Несмотря на то, что ИИ и нейросети упоминаются практически в каждом окружающем нас продукте, от умных лампочек до крупных сервисов, к самому термину ИИ и нейросетям в частности, наблюдается глубокое пренебрежение. Их называют то «искусственными идиотами», то утверждают, что это еще не ИИ, а настоящий будет когда‑нибудь потом, и традиционно сравнивают нейросети просто с кучей блоков «IF». Но насколько вообще справедливо подобное замечание? Действительно ли нейросети и ИИ не заслуживают называться таковыми? Чтобы ответить на этот вопрос, стоит пройтись по истории термина и инструмента, начиная с описания нервных систем биологических существ и приходя к современным компьютерам, чтобы понять, как всё началось и к чему привело.

В современно мире, где данные это ценный актив, постоянно находящийся под атакой злоумышленников и некомпетентности обращения с ними со стороны «обороны», защита от шифрования выходит на первый план. В сложившемся положение, выделяются технологии NetApp SnapVault и SnapLock предлагающие ряд решений обещающих полную защиту данных, но действительно ли они могут гарантировать 100% безопасность? Давайте разберемся.

Недавно в ZFS появилась новая и очень значимая функциональность RAIDZ  expansion. Задача решалась с 2020 года и vStack принимал в ней весомое участие в качестве контрибьютора и спонсора.

Продолжаем демонстрировать возможности платформы vStack. Руководитель проекта vStack Евгений Гаврилов лично в режиме реального времени создает снимок виртуальной машины с оперативной памятью.

Фон Нейман — один из величайших умов в истории человечества. Несмотря на то, что ученый ушел из жизни в возрасте 53 лет, он успел поучаствовать в создании атомной бомбы, разработке ядерной энергетики и формированию основ цифровых вычислений. В этом материале рассказали про его жизнь и научную деятельность.

Квантовый интернет — это революционная сеть, которая способна изменить подход к  вычислениям, коммуникациям и измерениям. С помощью квантового интернета можно будет мгновенно обмениваться информацией и создавать мощные приложения — от сверхточных медицинских процедур до сложных финансовых моделей и улучшенных астрономических исследований.

Несмотря на технические сложности, быстрые инновации указывают на то, что потенциал квантовых технологий может быть раскрыт уже в ближайшие десять лет. В этой статье мы постарались разобраться, какие из стран вероятнее всего станут лидерами новой отрасли.

Выбор надежного поставщика систем хранения данных (СХД) является важным шагом для организации, которая стремится обеспечить успешную работу своих инфраструктурных решений. В мире информационных технологий, где объемы данных растут экспоненциально, а потребности клиентов постоянно меняются, надежный поставщик оборудования играет важную роль в обеспечении стабильного функционирования системы.

В современном мире, где время является ценным ресурсом, обеспечение доступности и надежности серверных решений становится ключевой задачей. В начале 2022 года, когда на рынке наблюдался дефицит полупроводников и чипов, мы поставили перед собой цель предложить качественное и эффективное серверное решение в кратчайшие сроки. И именно таким решением стали серверы из линейки vStack-R.

Машинное обучение позволяет компьютерам извлекать данные, находить закономерности и принимать решения на их основе в различных отраслях. Например, в медицине его используют для анализа рентгеновских снимков и МРТ. Автономные транспортные средства с их помощью строят маршруты, а в финансисты прогнозируют рыночные тенденции.

Центральные процессоры не подходят для таких сложных задач из-за отсутствия возможности параллельной обработки данных, длительного времени обучения и ограниченной пропускной способности. Поэтому организации все чаще приобретают графические процессоры или арендуют облачные сервисы с GPU.

В этом материале мы рассказали, на какие параметры графических ускорителей стоит обращать внимание, если планируете работать с машинным обучением.

Глубокие нейронные сети, созданные для имитации человеческого мышления, сильно продвинулись в задачах распознавания объектов и обработки естественного языка. Тем не менее, их восприятие мира часто кардинально отличается от человеческого.

В своем исследовании ученые из Массачусетского технологического института (MIT) акцентируют внимание на их различиях и отмечают, что результаты классификации, предоставленные нейронными сетями, могут оказаться «неразличимыми для человеческого глаза».

Количество файловых систем во всем мире определяется количеством способов организации и хранения файлов на различных устройствах. Разработчики Microsoft, Apple, Linux работают над своими файловыми системами. Они различаются между собой скоростью работы, масштабируемостью, наличием дополнительных функций, возможностью поддерживать диски с разными объемами памяти, устойчивостью к повреждению файлов и др. Не существует идеальной файловой системы, которая подошла бы любой компании для любых целей.

Мы в vStack решили сделать полный обзор популярных файловых систем. В первой части расскажем в целом про файловые системы, их типы и разберем ZFS. А в следующих разберем еще четыре вида и сравним все их между собой.

Числа Фибоначчи известны многим, а вот числа Маркова остаются в тени, хотя и не менее интересны. В этой статье мы рассмотрим основы построения ряда чисел Маркова, их основные свойства и применение. Откройте для себя очередную удивительную взаимосвязь мира математики.

На стабильную работу ИТ-инфраструктуры компании в локальном дата-центре влияет много факторов: резервирование по схеме N+1, работа инженерных систем, экспертиза технических специалистов. Однако есть и внешние. К ним относится отказ оборудования, природные катаклизмы и геополитические конфликты.

В статье мы рассказали, как специалисты ITGLOBAL.COM запустили резервную площадку для восстановления данных после сбоев (Disaster Recovery) в облаке для ГК «Интерлизинг». А на YouTube выпустили видео с интервью участников проекта.

Гиперконвергентная инфраструктура, или HCI, представляет собой программно-определяемую инфраструктуру, в которой вычислительные мощности, хранилища данных и сетевые ресурсы объединены в единый кластер.

Чтобы масштабировать систему, достаточно добавить необходимое количество блоков. Учитывая, что все они идентичны и выполняют схожие функции, а управление инфраструктурой происходит через общую панель управления, компании могут оптимизировать свои финансовые, кадровые и временные ресурсы.

Согласно отчету «Voice of the Enterprise», компании, делающие ставку на безопасные и легкие в управлении гиперконвергентные инфраструктуры, активно используют гибридные облачные технологии, Kubernetes и технологии периферийных вычислений.

По мере того как компании стремятся использовать возможности искусственного интеллекта, резко возрос спрос на специализированные вычислительные ресурсы, в частности, на графические процессоры (GPU). Графические процессоры раньше ассоциировались в основном с играми и графикой, но теперь стали основой многих операций машинного обучения. 

В данной статье мы рассмотрим значение вычислений на GPU в сфере машинного обучения, ключевую роль ИИ в современном бизнесе и проблемы, с которыми сталкиваются компании при обеспечении эффективности вычислительных ресурсов.

Microsoft Exchange — популярная платформа для работы с электронной почтой и другими средствами связи, такими как календарь, контакты, задачи, управление ресурсами.

Несмотря на популярность Exchange, корпорация Microsoft заявила, что 30 сентября 2023 года она полностью прекращает поддержку и обновление своих продуктов в России. Действующие лицензии продолжат работу до окончания срока действия, но продлить их будет невозможно.

Чтобы придумать бизнес-идею, создать одну из крупнейших технологических компаний в мире и появиться в топе списка Forbes, не обязательно годами усердно учиться в университете и получить заветную корочку. Главное — быть упорным, уметь адаптироваться под обстоятельства, применять инновационный подход и заниматься тем, что действительно драйвит. Живое доказательство этому — Майкл Делл. В этом материале мы рассказали про его жизнь и путь в предпринимательстве.

За последние 10 лет Nvidia удалось увеличить производительность своих чипов в задачах искусственного интеллекта в тысячу раз. По слухам, сейчас очень сложно достать H100 — новейший графический процессор для генеративного ИИ. На симпозиуме Hot Chips 2023 в Кремниевой долине главный научный советник NVIDIA Билл Далли рассказывает о четырех ключевых компонентах, которые привели корпорацию к такому успеху.