AI infrastructure

Αξιολόγηση υποδομής GPU neocloud από τεχνική ομάδα σε data center

GPU neoclouds το 2026: τι αγοράζεις πραγματικά πέρα από την τιμή ανά ώρα

Τα GPU neoclouds δεν συγκρίνονται μόνο στην τιμή ανά ώρα. Δείτε workload, clusters, ισχύ, SLA, συμβόλαια και πραγματικό κόστος πριν από την επιλογή provider.

Прочетете повечеGPU neoclouds το 2026: τι αγοράζεις πραγματικά πέρα από την τιμή ανά ώρα
Μηχανικός αξιολογεί speculative decoding με DSpark σε server και edge laptop

Speculative decoding με DSpark: πώς το AI απαντά γρηγορότερα χωρίς να αλλάζει αποτέλεσμα

Το speculative decoding με DSpark επιταχύνει το LFM2.5 χωρίς αλλαγή της greedy εξόδου. Δείτε πώς λειτουργεί, τι έδειξαν H100 και M4 Max και πώς σχεδιάζεται ασφαλές production pilot.

Прочетете повечеSpeculative decoding με DSpark: πώς το AI απαντά γρηγορότερα χωρίς να αλλάζει αποτέλεσμα
Ομάδα υποδομών αξιολογεί ένα self-hosted AI agent harness σε ασφαλές περιβάλλον λειτουργίας

AI agent harnesses: έλεγχος, κόστος και το πραγματικό τίμημα του self-hosting

Τα AI agent harnesses υπόσχονται model routing και έλεγχο, αλλά το self-hosting συμφέρει μόνο όταν το συνολικό κόστος και η επιχειρησιακή ευθύνη μετρηθούν μαζί.

Прочетете повечеAI agent harnesses: έλεγχος, κόστος και το πραγματικό τίμημα του self-hosting
Μηχανικός αξιολογεί hardware για MoE μοντέλα στην άκρη

MoE μοντέλα στην άκρη: γιατί η cache δεν λύνει μόνη της το bandwidth bottleneck

Τα MoE μοντέλα στην άκρη περιορίζονται από το bandwidth. Δείτε τι έδειξαν Qwen3, expert cache και cache-aware routing σε σύγχρονο consumer hardware.

Прочетете повечеMoE μοντέλα στην άκρη: γιατί η cache δεν λύνει μόνη της το bandwidth bottleneck
Инженерът контролира разпределената инфраструктура за изкуствен интелект за моделите MoonEP и MoE

MoonEP: как балансирането на AI експертите променя инфраструктурата на MoE моделите

MoonEP балансира AI експертите в MoE моделите чрез излишни експерти, zero copy и статични форми. Вижте тестове за производителност, изисквания и критерии за внедряване.

Прочетете повечеMoonEP: как балансирането на AI експертите променя инфраструктурата на MoE моделите
Ομάδα υποδομών αξιολογεί απόδοση GLIDE για LLM μεγάλου context

GLIDE: πώς η υβριδική προσοχή μειώνει το κόστος των LLM μεγάλου context

Το GLIDE κατανέμει softmax και linear attention ανά layer για να μειώσει το KV-cache I/O στα LLM μεγάλου context. Τι έδειξαν οι δοκιμές σε Llama-3-8B και Mistral-7B, πού βοηθά το LoRA και γιατί κάθε deployment χρειάζεται δικά του quality και latency tests.

Прочетете повечеGLIDE: πώς η υβριδική προσοχή μειώνει το κόστος των LLM μεγάλου context
Инфраструктура за маршрутизиране на големи езикови модели (LLM) с отчитане на латентността в производствена среда за изкуствен интелект

LLM маршрутизация с отчитане на закъснението: когато скоростта става част от качеството

Маршрутизацията на големи езикови модели (LLM) с отчитане на латентността съчетава качество, разходи и време до първия токен. Какво показва новото проучване и как това се отразява в производствената архитектура на изкуствения интелект.

Прочетете повечеLLM маршрутизация с отчитане на закъснението: когато скоростта става част от качеството