🚚🧠 Проблема ИИ не столько в GPU, сколько в скорости доставка данных до GPU

Когда говорят, что развитие ИИ упёрлось в дефицит видеокарт, это звучит логично… но это не совсем правда. Как разбирает VentureBeat, всё чаще выясняется: GPU есть, деньги на них есть, а ускорения — нет. Потому что видеокарты банально ждут данные.

Современный ИИ — это не только математика, но и логистика. Данные лежат в объектных хранилищах, проходят через CPU, память, препроцессинг — и только потом добираются до GPU. В итоге железо за десятки тысяч долларов простаивает, потому что пайплайн не успевает его кормить.

Добавлять новые GPU в такой системе — всё равно что расширять автопарк, не построив дороги. Узкое место не в вычислениях, а в том, как быстро и эффективно данные доезжают до вычислений. Именно поэтому всё больше внимания сейчас уделяют формату данных, стримингу, размещению данных и технологиям вроде GPU Direct Storage, которые убирают лишние звенья цепочки.

На этом фоне становится понятнее, почему небольшие команды с грамотно выстроенным конвейерами данных иногда обгоняют инфраструктурных гигантов. Они оптимизируют не «мощность», а поток.

Подписывайтесь на Telegram PromtScout.