★
Меню
Главная Как это устроено Список наблюдения Стек
Аппаратное обеспечение ЧипыСравнить чипы Серверы и системыСетевая инфраструктура ПамятьFoundry и упаковка Охлаждение
Объекты инфраструктуры Центры обработки данныхЭлектропотребление ПроектыОблачные вычисления и GPU
Интеллект AI-моделиПрограммное обеспечение AI-продуктыБенчмарки Научные статьиДатасеты Концепции
Экосистема КомпанииАкции ЛюдиХронология ТенденцииБудущее ИИ
Обучение Новости Запрос к данным ИИ-агенты
О сайте О нас Методология Данные и API Отказ от ответственности
Параметры
ДАННЫЕ И API

Бесплатный доступ только для чтения к кешированным данным сайта в формате JSON.

Тёмная тема

Режим с подсказками
Не знакомы с терминологией чипов, дата-центров и моделей? Мы объясняем ключевые понятия прямо в процессе просмотра, простым языком. Те же данные, со встроенной подсказкой.

Экспертный режим
Вы уже знаете стек. Только данные: чистые, быстрые и компактные, без лишних пояснений. Это вид по умолчанию.

Язык интерфейса
‹ Назад
Заметки с места событий

Железо собирает заголовки, но программное обеспечение — там, где живёт привязка. Одна платформа здесь достаточно старая, чтобы голосовать на выборах, и всё ещё определяет, какие чипы покупают; самые молодые записи — едва двух лет от роду — и уже несут нагрузку эпохи агентов.

Начните с этих трёх

CU CUDA Два десятилетия библиотек — самый глубокий ров в технологиях. VL vLLM Открытый движок, обслуживающий огромную долю мировых токенов. MC Model Context Protocol (MCP) Универсальный порт эпохи агентов, принятый всей индустрией менее чем за год.

Compute platforms & kernels

5
CU CUDA NVIDIA's programming platform — the deepest moat in the industry. Агенты NC NCCL The collective-communications library every distributed training run calls. Агенты RO ROCm AMD's open-source answer to CUDA — the gap that narrowed at last. Агенты T( Triton (OpenAI) Python-level GPU kernels — the community's crowbar under the CUDA moat. Агенты X/ XLA / OpenXLA The compiler that makes TPUs programmable — now an open project. Агенты

Фреймворки для обучения

5
PY PyTorch The framework nearly every modern model is written in. Агенты DE DeepSpeed Microsoft's scaling toolkit — ZeRO sharding made huge models trainable. Агенты JAX Composable function transforms — the framework Gemini is built with. Агенты MC Megatron-Core NVIDIA's reference recipe for trillion-parameter training. Агенты TensorFlow The 2015 giant that industrialized deep learning — now in JAX's shadow. Поддерживается

Inference & serving

6
VL vLLM The open-source serving engine that made GPU inference efficient. Агенты OR ONNX Runtime The portable format for shipping models across hardware. Агенты OL Ollama One command to run an open model locally. Агенты SG SGLang The high-performance serving runtime born from RadixAttention research. Агенты TL TensorRT-LLM & Dynamo NVIDIA's tuned inference stack — peak tokens from its own silicon. Агенты LL llama.cpp The C++ project that put LLMs on laptops — and invented GGUF. Агенты

Orchestration & cluster management

3
Kubernetes The cloud's operating system, retrofitted for GPUs. Агенты RA Ray Distributed Python for the whole ML pipeline — Anyscale's engine. Агенты SL Slurm The HPC batch scheduler most big training runs still queue through. Агенты

Libraries, tooling & the agent layer

4
MC Model Context Protocol (MCP) The open standard connecting AI models to tools and data — USB-C for agents. Агенты HF Hugging Face Transformers The library that standardized how models are shared and loaded. Агенты L& LangChain & LangGraph The scaffolding layer of the agent era. Агенты W& Weights & Biases Experiment tracking for the training runs on this site — now CoreWeave-owned. Агенты