Так, Зулин теперь на стопгейме, неужели деньге
https://youtu.be/8Ody9In0crM
https://youtu.be/8Ody9In0crM
YouTube
Зулин кратко о: «Лихо одноглазое», “Yes, Your Grace 2: Snowfall”, Logic Bombs
Да, вы правильно прочитали название! Зулин теперь на StopGame.ru! И из первого авторского видео вы узнаете: к какому парадоксу привело появление предыстории Лиха в «Лихо одноглазое»? Чем слишком увлекается Yes, Your Grace 2: Snowfall и на какие логические…
https://youtu.be/dhqoTku-HAA
- TLDR AI датацентры кушают в ~10-30 раз больше енергии чем обычные
- каждая последующая архитектура невидии удваивала TDP
- самая новая содержит в себе 2 blackwell и CPU и кушает 2.7к ват(лол у мя пк был на 800 и это с большим запасом)
- к 2027 уже анонсированы чипы с x2 железом от текущих
- оптика дороже и требует трансмиттеров что требует оч много энергии поэтому цель использовать как можно больше коппера,
чем больше расстояния тем больше потребуется оптики(даже в пределах 1 датацентра) следовательно чем больше мощности мы запихнем в одну стойку тем лучше, и потребление одной стойки продолжает расти
- в отличии от обычных, AI серверам не так важно местоположение, так как они отдают мало данных(текст) а те что тренеруют новые модели вообще не требуют обмена данными с внешним миром
- ну и очевидное, в обычных датацентрах сервера ранятся с достаточно переменной нагрузкой, а в ai почти всегда загружены на фулл
- TLDR AI датацентры кушают в ~10-30 раз больше енергии чем обычные
- каждая последующая архитектура невидии удваивала TDP
- самая новая содержит в себе 2 blackwell и CPU и кушает 2.7к ват(лол у мя пк был на 800 и это с большим запасом)
- к 2027 уже анонсированы чипы с x2 железом от текущих
- оптика дороже и требует трансмиттеров что требует оч много энергии поэтому цель использовать как можно больше коппера,
чем больше расстояния тем больше потребуется оптики(даже в пределах 1 датацентра) следовательно чем больше мощности мы запихнем в одну стойку тем лучше, и потребление одной стойки продолжает расти
- в отличии от обычных, AI серверам не так важно местоположение, так как они отдают мало данных(текст) а те что тренеруют новые модели вообще не требуют обмена данными с внешним миром
- ну и очевидное, в обычных датацентрах сервера ранятся с достаточно переменной нагрузкой, а в ai почти всегда загружены на фулл
❤2