Инференс LLM в условиях дефицита памяти — как это возможно? Рынок AI перешел от «эры тренировки» к «эре инференса». Главным вызовом для бизнеса стало не создание моделей, а быстрая адаптация открытых LLM. Теперь память — самое узкое место. Мы запустили флагманский ускоритель NVIDIA H200 SXM, который потянет два с половиной Qwen-32B на максимальной мощности, и подготовили для вас детальный обзор. В Академии Selectel рассказываем: 🔹 сколько памяти нужно для LLM с миллиардом параметров; 🔹 какими вышли практические результаты генерации 488 токенов в секунду; 🔹 почему серверы с 15 кВт мощности, 96‑ядерными Xeon и 2 ТБ DDR5 — это необходимый enterprise-уровень. Подробнее читайте по ссылке: slc.tl/yvs8m Когда убедитесь, что Н200 — это вариант для вас, переходите на сайт Selectel, чтобы оформить заказ ➡ slc.tl/2oxcs