Когда я только начинал плотно работать с нейросетями, вопрос «где запускать обучение» казался сугубо техническим — что-то вроде выбора между двумя хостингами. Сейчас это решение определяет, успеет ли команда выйти на рынок, сколько будет стоить каждая итерация и насколько вообще жизнеспособна архитектура продукта. Централизованные облака по-прежнему закрывают базовые сценарии, но на горизонте всё отчётливее видны их […]
GPU-сети часто преподносят как универсальную замену облачным дата-центрам, но на практике это не так. Их сильная сторона — задачи, где критичны параллельность, эластичный доступ к мощностям и адекватная цена за вычисления, а не минимальная задержка. Работая на стыке AI и Web3, я регулярно вижу, как команды ошибаются, пытаясь загнать в распределённую сеть всё подряд. На деле […]
Грань между классическим майнингом и рынком полезных вычислений стирается быстрее, чем многие ожидали. Уже сейчас владельцы GPU-парков могут зарабатывать не только на хэшировании, но и на инференсе нейросетей, распределённом обучении или верификации результатов через смарт-контракты. Это не футурология — в лаборатории Owlbert мы регулярно подключаем майнинговые фермы к децентрализованным вычислительным сетям и видим, как та же […]
Введение
Обучение и запуск современных нейросетей упираются не только в идеи и данные, но и в вычисления. Для моделей уровня LLM, генерации изображений, видео и многомодальных систем нужны мощные GPU, стабильная инфраструктура и ощутимые бюджеты. Когда одной компании не хватает собственных серверов, на сцену выходят распределённые GPU-сети — способ собрать вычислительную мощность из множества независимых узлов […]