Почему AI нужно специальное оборудование?
Модели AI выполняют огромное количество операций над матрицами — умножение, сложение и преобразование тензоров, содержащих миллиарды параметров. Традиционные процессоры (CPU) обрабатывают операции последовательно, что делает их слишком медленными для AI. GPU (Graphics Processing Unit) и TPU (Tensor Processing Unit) выполняют тысячи операций параллельно, ускоряя обучение и инференс в тысячи раз.
GPU vs TPU — различия
GPU (NVIDIA: A100, H100, H200) — универсальные параллельные процессоры, доминирующие в обучении и инференсе AI. Они предлагают гибкость — поддерживают разные фреймворки и архитектуры. Память HBM (80-141 ГБ) определяет максимальный размер модели. TPU (Google) — процессоры, спроектированные исключительно для тензорных операций, оптимизированные под TensorFlow/JAX. Они предлагают более высокую производительность для определённых задач, но меньшую гибкость. Выбор зависит от потребностей: GPU для универсальности, TPU для специфических нагрузок Google Cloud.
Инфраструктура AI на практике
Промышленные корпоративные внедрения требуют тщательного планирования инфраструктуры GPU. Карты класса A100 с 80 ГБ памяти обслуживают модели до ~70 млрд параметров с полной точностью. Квантование (INT4/INT8) позволяет запускать более крупные модели на менее мощных картах. Гибридная стратегия — локальные GPU для повседневных задач, облачные spot-инстансы для пиковых нагрузок — оптимизирует затраты на инфраструктуру.