Поиск
Найдено: 50
3ч 22м🚀 Как приручить GPU: руководство по конвейерному параллелизму
30 мин🛠 Как выжать максимум из GPU: опыт виртуализации от Run.ai
5ч 06м🧠 DeepSeek: Как китайский хедж-фонд взломал монополию Кремниевой долины
1ч 14м🛠 Анатомия GPU и FlashAttention: как оптимизация памяти ускоряет LLM
2ч 13м🚀 Экономика кремния: как физика памяти ограничивает развитие ИИ
1ч 18м🎮 Стэнфордский курс CS149: устройство архитектуры GPU и основы CUDA
1ч 24м🌐 Как обучить триллионную модель: гид по параллелизму в ИИ
1ч 12м🖥 Как обучают гигантов: Разбор технологий Llama 3 и системного параллелизма
50 мин🏎 Как алгоритмическая разреженность ускоряет центральный процессор до уровня GPU
1ч 10м🧠 Ронен Дар (Run:ai): «Спрос на вычислительные мощности вырос в 100 миллионов раз за 10 лет»
2ч 54м💥 От геймерских видеокарт до монополии: история железного сердца ИИ
2ч 04м🚀 От Denny’s до триллионов: как Nvidia переиграла рынок
2ч 08м🚀 Изнанка ИИ-гонки: почему 90% мощностей GPU простаивают
5ч 48м🍚 Практический гид по PyTorch: от таблиц до BERT
1ч 20м🏗 Стэндфордский курс CS336: Как ускорить языковые модели с помощью Triton и CUDA
56 мин🎨 Почему специализированное ИИ-облако дешевле предложений технологических гигантов?
1ч 19м⚡ Эллиот Арледж: «Университет — это всего лишь мой запасной план»
43 мин🛠 Как протестировать GPU и хаос Linux: руководство Митчелла Хашимото
1ч 15м⚙ Stanford CS336: стратегии параллельного обучения нейросетей
3ч 29м🧠 От чатов WhatsApp до PyTorch: гайд по сборке нейросети
1ч 52м💡 Как спроектировать собственный GPU с нуля за две недели
1ч 02м🧱 Ади Фукс: «Современные ускорители ИИ — это идеи 1970-х, дождавшиеся своего часа»
2ч 15м🚀 Nvidia: От игровых видеокарт до архитектора цифровой реальности
3ч 34м🔥 Mojo: Как Крис Латтнер ускоряет Python в 35 000 раз и объединяет ИИ
10 мин🏆 Уэс Рот о Grok 3: «Новый король бенчмарков с 200 000 GPU от Nvidia»
1ч 38м🤝 Дилан Пател: «Покупка GPU сегодня напоминает сделку с наркотиками»
31 мин🛠 Как ускорить ИИ-разработку: уроки full-stack оптимизации от NVIDIA и Nebius
34 мин🎛 Эндрю Фелдман о чипах NVIDIA: «Это попытка модифицировать Camry с помощью маркетинга»
1ч 06м🍽 Cerebras против монополии Nvidia: как чип размером с тарелку меняет ИИ
42 мин⚡ Глава Cerebras рассказал Эндрю Ыну о чипах WSE и рынке инференса
1ч 15м🧠 Как масштабировать ИИ: лекция Stanford об устройстве распределенного обучения
1ч 17м🌐 Лекция Стэнфорда: проектирование параллельных алгоритмов через примитивы последовательностей
52 мин🔄 Варун Мохан (Windsurf): «Меняйте свое мнение быстрее, чем кажется разумным»
10 мин🛠 Ретроспектива GitHub Янника Килчера: от мониторинга GPU до самодельных библиотек
22 минГвидо Аппенцеллер объяснил экономику дефицита GPU для ИИ-стартапов
1ч 18м🏗 Стэнфорд запустил курс CS336 по созданию LLM: от байтовых токенов до GPU-ядер
53 мин🚀 Якоб Фёрстер: «RL на GPU — наш момент ImageNet»
2ч 02м🛠 Эпицентр ИИ-революции: как Тайвань создает физическое будущее для нейросетей
45 мин🚀 Опыт Cursor и Fireworks: распределенная инфраструктура для RL-обучения Composer 2
57 мин🚀 Как устроено внимание в ИИ: подробный разбор Гранта Сандерсона
26 мин📉 Как NVIDIA прошла путь от банкротства до капитализации $4 трлн
15 мин👑 Битва за ИИ: почему Google и Amazon создают собственные чипы
13 мин🚀 Технический разбор DeepSeek: почему китайская модель R1 стоит в разы дешевле аналогов
1ч 13м🚀 Параллельные вычисления в Стэнфорде: разбор ключевых концепций CS149
39 мин🚀 Янник Кильхер: «Data Echoing ускоряет обучение нейросетей за счёт повтора данных»
1ч 03м🧩 Джаред Каплан раскрыл секреты предварительного обучения нейросетей в Anthropic
1ч 47м🎓 Стэнфордский CME295: как на самом деле обучаются современные LLM — от претрейна до LoRA
1ч 02м💾 Шихар Мурти об обучении LLM: от FP16 до LoRA
2ч 39м🛠 Джим Келлер: Искусство инженерии и архитектура будущего
6ч 27м🌐 Цифровая трансформация с Google Cloud: архитектура, безопасность и экономика