AI и GPU — гайды, обзоры моделей и сравнения видеокарт

Апскейлинг изображений нейросетями на GPU

Как увеличить разрешение изображений с помощью ИИ: ESRGAN, Real-ESRGAN, Topaz, ComfyUI — требования к GPU и практические примеры

LoRA файнтюнинг на GPU: полный гайд

Как дообучить LLM с помощью LoRA и QLoRA на потребительских GPU: от теории до практики

NVIDIA vs AMD для LLM: ROCm против CUDA в 2026 году

Подробное сравнение двух GPU-экосистем для запуска больших языковых моделей: поддержка фреймворков, производительность, цена и подводные камни

ZLUDA: что это, как устроена и когда имеет смысл

ZLUDA — «drop‑in» замена драйвера CUDA: позволяет запускать неизменённые CUDA‑приложения на GPU от AMD (и других).

Как посчитать VRAM для LLM: подробный гайд по расчету видеопамяти для моделей машинного обучения

Модели машинного обучения стали неотъемлемой частью современной разработки. Давайте разберемся как выбрать видеокарту для своей LLM.

Tesla A100 40GB vs A100 80GB: Как выбрать GPU для ИИ, LLM и Data Science

Когда речь заходит о работе с большими моделями искусственного интеллекта, такими как GPT-4, LLaMA, Falcon и другими LLM, выбор правильной видеокарты становится ключевым решением, влияющим на производительность и эффективность ваших задач.