Карта сайта
Все страницы CloudCompute.ru
Основные страницы
Решения
LLM Inference
- LLM‑агенты и инструменты: function calling и контекст
- Затраты инференса LLM: TPS‑таргеты и ценообразование
- Guardrails для LLM: фильтрация, PII и аудит
- llama.cpp: INT4/INT8 и компактный сервинг LLM
- Мультимодельный сервинг LLM: VRAM и планирование
- Наблюдаемость сервинга LLM: метрики и трассировка
- Квантование LLM: INT4/INT8, AWQ, GPTQ и FP8
- SGLang/LightLLM: лёгкий высокоскоростной сервинг
- Стриминг токенов для LLM: SSE/WebSocket и тайм‑ауты
- TensorRT‑LLM: компиляция и FP8‑оптимизация
- Text Generation Inference (TGI): пулы моделей и шедулинг
- vLLM: быстрый сервинг LLM и PagedAttention
LLM Training
- Чекпоинты в обучении LLM: форматы и перезапуск
- Датасеты для LLM: токенизация, фильтрация, шардирование
- Распределённый I/O для обучения LLM: веб‑шарды и префетч
- Оценка LLM: Perplexity, MT‑Bench и Arena‑подходы
- LoRA/QLoRA для LLM: экономия VRAM и практики батчинга
- FSDP и DeepSpeed: масштабирование обучения LLM
- Обучение LLM на JAX/XLA: планирование и память
- Оптимизация памяти LLM: Flash‑Attention, checkpointing, paged‑KV
- Смешанная точность в обучении LLM: BF16/FP16/FP8
- Мультимодальные LLM: текст+изображения/видео
- Оптимизаторы для LLM: AdamW, Lion, AdaFactor
- Предобучение LLM: VRAM, I/O и чекпоинты
- RLHF и DPO для LLM: пайплайн и лучшие практики
Рендеринг
- Пайплайны ассетов: кеши, версии и артефакты
- Blender Cycles на GPU: headless‑фермы и тайлинг
- Деноайзинг на GPU: OptiX и ускорение рендера
- Houdini Karma XPU: VRAM и кэширование на GPU
- Гибридные пайплайны: AI‑генерация + классический рендер
- NVIDIA Omniverse/Isaac: совместная работа в 3D
- PBR‑выпечка карт: пакетные задания на GPU
- Redshift/Octane/V‑Ray на GPU: производительность и лицензии
- Удалённые GPU‑станции для студий: Parsec/Sunshine
- Unreal Engine: сборки и рендер на облачных GPU
- Транскодирование видео: ffmpeg, NVENC и AV1
Компьютерное зрение
- 3D‑реконструкция: MVS/NeRF/SLAM на GPU
- DINOv2 и CLIP: эмбеддинги и поиск изображений
- Экспорт моделей для edge: ONNX и TensorRT
- Геопространственное CV: спутники/SAR и большие тайлы
- Медицинское CV на GPU: классификация и сегментация
- OCR на GPU: потоковые документы и кириллица
- Segment Anything/SEEM: интерактивная сегментация на GPU
- Синтетические данные для CV: Unity/Unreal/Omniverse
- ReID и трекинг: высокая частота кадров на GPU
- Видео‑аналитика на GPU: мультикамерные пайплайны
- YOLOv8/v9 на GPU: детекция и трекинг в реальном времени
HPC
- AutoDock‑GPU: HTS‑скрининг на облачных GPU
- Чекпоинты и перезапуск HPC‑задач на GPU
- Граф‑аналитика на GPU: PageRank и сообщества
- GROMACS на GPU: MPI/NCCL и масштабирование
- LAMMPS на GPU: межузловое масштабирование
- Линейная алгебра на GPU: cuBLAS и cuSPARSE
- Монте‑Карло на GPU: финансовые и научные расчёты
- NAMD/AMBER на GPU: ускорение MD‑симуляций
- CFD на GPU (OpenFOAM‑CUDA): сборки и I/O
- Оптимизация и матпрограммирование на GPU
- Clara Parabricks: геномика на GPU
Генерация изображений и видео
- Automatic1111: плагины, xformers и hi‑res
- Пакетная генерация на interruptible GPU: стратегия
- ComfyUI на GPU: графовые пайплайны и кэш
- ControlNet и IP‑Adapter: точный контроль генерации
- Восстановление лиц: GFPGAN/CodeFormer — ограничения
- Stable Diffusion 3: совместимость и throughput
- Stable Diffusion XL: VRAM и производительность
- Стилевой перенос и эффекты на GPU
- Текст → 3D: NeRF и Gaussian Splatting на GPU
- Суперрезолюция на GPU: Real‑ESRGAN и альтернативы
- Генерация и интерполяция видео: многокадровые пайплайны
Прочие решения
- Детекция аномалий на GPU: real‑time и батч
- Распознавание речи на GPU: Whisper и WhisperX
- Аудио‑эмбеддинги на GPU: поиск и классификация
- BlazingSQL: GPU‑SQL и ANSI‑совместимость
- Компьютерное зрение на GPU: задачи и выбор ресурсов
- CI/CD для GPU‑нагрузок: контейнеры и пайплайны
- Планировщик стоимости GPU: On‑Demand vs Interruptible
- Диааризация на GPU: метрики и пайплайны
- Цифровые двойники на GPU: визуализация и аналитика
- Эмбеддинги на GPU: батч‑планирование и хранение
- FP8 и BF16: выбор формата вычислений
- Gradio и FastAPI на GPU: API и UI для моделей
- GNN на GPU: GraphSAGE/GAT и выборка
- HPC на облачных GPU: стек, сеть и диски
- Гибридные пайплайны: CV+LLM, DIFF+LLM и ETL+ML
- Генерация изображений и видео на GPU: SD/SDXL/SD3
- Interruptible‑инстансы: чекпоинты и устойчивость
- NVIDIA Isaac Sim на GPU: физика и сенсоры
- Инференс LLM на GPU: режимы сервинга и SLA
- Обучение LLM на облачных GPU: сценарии и выбор ресурсов
- MIG‑партиционирование на A100/H100: экономика и практика
- Мониторинг и логи GPU‑нагрузок: NVML, Prometheus и Grafana
- Multi‑GPU и multi‑node: стратегии параллелизма, NCCL и топологии
- Музыкальные модели на GPU: генерация и демиксинг
- Машинный перевод на GPU: seq2seq/Transformer и низкая латентность
- Планирование траекторий на GPU
- Оптимизация на GPU: смешанная точность, профайлинг и I/O
- RAG на GPU: индексирование, retrieval и latency‑бюджет
- RAPIDS на GPU: cuDF/cuML и ускорение ETL
- Реал‑тайм стриминг на GPU: низкая латентность
- Рекомендательные системы на GPU: DLRM и двухбашенные модели
- Рендеринг на облачных GPU: оффлайн vs интерактив
- ROS2/Gazebo на GPU: симуляция и реплеи
- Безопасность ML на GPU: ключи, токены и приватные данные
- Spark RAPIDS: ускорение Spark‑пайплайнов на GPU
- Улучшение речи на GPU: шумоподавление и сепарация
- Данные и хранение на GPU: чекпоинты, кэш и пайплайны
- Шаблоны запусков GPU: Jupyter, SSH и Docker
- Throughput vs Latency: баланс в продакшене
- NVIDIA Triton: мультифреймворк‑сервинг на GPU
- Синтез речи (TTS) на GPU: качество vs латентность
- Voice Conversion на GPU: конфиденциальность и качество