Сборка ПК на RTX 5090 для локального ИИ: полный BOM, что реально потянет и где потолок 32 ГБ
RTX 5090 — король скорости для моделей до 32B, но 32 ГБ — жёсткий потолок. Полная сборка с ценами (~$4500), что влезает в VRAM и где выигрывает unified-memory.
Орбитальные ЦОД для ИИ обойдутся втрое дороже земных: отчёт Wood Mackenzie
По оценке Wood Mackenzie, дата-центр на 1 ГВт в космосе стоит ~$170 млрд против ~$57 млрд на Земле. Зачем ИИ-индустрия вообще смотрит в сторону орбиты.
Mac Mini M4 Pro для нейросетей: самый доступный вход в локальный ИИ — что он реально тянет
Mac Mini M4 Pro — самый дешёвый вход в локальные LLM на единой памяти. Что влезает по RAM, реальные tok/s, цена и где он уступает Strix Halo и Mac Studio.
MLPerf Training 6.0: Blackwell от NVIDIA выиграла все тесты, новое поколение GB300 быстрее GB200
MLCommons опубликовала MLPerf Training v6.0: NVIDIA Blackwell лидирует во всех тестах, GB300 NVL72 до 1,6× быстрее GB200. Что это значит для обучения ИИ.
Mac Studio M3 Ultra для нейросетей: король памяти, который тянет 671B локально — и где он спотыкается
Mac Studio M3 Ultra — 512 ГБ и 819 ГБ/с: единственный десктоп, что держит 671B локально. Разбираем реальные tok/s, цену и где он уступает видеокарте и DGX Spark.
ASUS принесла суперчип NVIDIA GB300 на стол: 748 ГБ памяти и 20 петафлопс за ~$113 тысяч
ASUS представила ET900N G3 на NVIDIA GB300 Grace Blackwell: 748 ГБ когерентной памяти, до 20 PFLOPS и архитектура DGX Station. Цена — около $112 800.
Стартап Tensordyne представил ИИ-ускоритель Napier на логарифмической математике — и обещает обойти Blackwell
Tensordyne анонсировала 3-нм инференс-чип Napier: вместо умножений — сложения по логарифмам. Заявлено до 13× токенов/с против Blackwell, но цифры пока вендорские.
NVIDIA DGX Spark для нейросетей: какие модели запустишь локально и стоит ли он своих денег
DGX Spark — 128 ГБ единой памяти и стек NVIDIA на столе. Разбираем реальные tok/s, цену $4699 и честное сравнение со Strix Halo, Mac Studio и сборкой на RTX 3090.
