Автор: Виталий Гердлежев
-
Битва локальных нейросетей 2026: полное сравнение семейства Gemma 4 в LM Studio
Весной 2026 года ландшафт локального искусственного интеллекта изменился навсегда. Когда Google DeepMind выпустила четвертое поколение Gemma, многие энтузиасты и разработчики, включая меня, вздохнули с облегчением. Эпоха компромиссов между приватностью, скоростью и качеством рассуждений подошла к концу. Если еще два года назад запуск модели на 30 миллиардов параметров на домашнем компьютере требовал жертв в виде катастрофического…
-
Точность, устойчивость и скрытые числовые ошибки. Часть 5 из 5
Арифметика с плавающей точкой не прощает беспечности. В школе нас учили, что от перестановки слагаемых сумма не меняется. В компьютерах это не так. Сложение чисел с плавающей точкой не является строго ассоциативным. Если вы складываете миллион маленьких чисел и одно большое, порядок сложения определит, потеряются ли малые значения из-за округления. В матричном умножении каждый элемент…
-
Практический чек-лист оптимизации матричного умножения. Часть 4 из 5
В первых трех частях мы прошли путь от определения матричного умножения до точности, практических сценариев, частых ошибок и малоизвестных свойств операции. Дальше — прикладной блок: чек-лист, который помогает находить узкие места, и короткие ответы на частые вопросы. 18. Практический чек-лист оптимизации матричного умножения Этот чек-лист полезен, когда матричное умножение уже работает, но делает это медленнее,…
-
Точность, устойчивость и числовые ошибки. Часть 3 из 5
Во второй части мы говорили о роли матричного умножения в линейной алгебре, машинном обучении, графике и поиске, а также о производительности, библиотеках, выборе между процессором и видеокартой и влиянии типов данных. Теперь переходим к точности, практическим сценариям, частым ошибкам и малоизвестным свойствам этой операции. 14. Точность, устойчивость и числовые ошибки 14.1. Ошибки округления и накопление…
-
Матричное умножение в линейной алгебре и машинном обучении. Часть 2 из 5
В первой части речь шла о базовом определении матричного умножения, стоимости операции, влиянии памяти и кэша, блочных методах, теоретически быстрых алгоритмах и разреженных матрицах. Теперь переходим к практическим областям применения, производительности, библиотекам, выбору между процессором и видеокартой, а также к форматам чисел. 9. Матричное умножение в линейной алгебре и машинном обучении 9.1. Линейные преобразования и…
-
Матричное умножение: как устроены быстрые алгоритмы и где реальная производительность.
Часть 1 из 5 Информация актуальна на август 2026 года. Матричное умножение кажется темой из учебника: строгая формула, три цикла, ответ в ячейке. Но именно на этой операции держится огромная часть вычислений в машинном обучении, графике, симуляциях, рекомендательных системах и научных расчетах. Когда модель обучается слишком медленно, когда инференс не укладывается в задержку, когда сервер…
-
Лучшие бесплатные курсы по ИИ и LLM на сентябрь 2026: полный гид от новичка до практика
Введение: почему сентябрь 2026 — лучшее время, чтобы разобраться в LLM Я помню, как в 2023 году пытался разобраться, чем трансформер отличается от рекуррентной сети, и тонул в противоречивых статьях, устаревших видео и платных программах, которые обещали «профессию будущего за две недели». Тогда бесплатных материалов было мало, а те, что существовали, либо предполагали докторскую по…
-
AI-видео для новичков: Путеводитель по выбору между скоростью Pika, контролем ComfyUI и качеством Runway
Скоростные метрики: Глубокий анализ времени генерации в ComfyUI/Wan2.1 и облачных платформах Понимание скорости генерации видео является критически важным фактором при выборе инструмента, особенно для новичков, чье терпение может быть быстро истощено длительными циклами ожидания. Скорость — это не единственный параметр, но она напрямую влияет на рабочий процесс, возможность экспериментировать и общую удовлетворенность от использования технологии.…
-
Зачем среднему бизнесу организовывать торги, а не закупать «по знакомству»
Представьте ситуацию. Владелец производственной компании с оборотом полтора миллиарда рублей в год звонит мне и говорит: «Виталий, мы три года закупали упаковку у одного поставщика. Вчера случайно узнали, что платим на двадцать три процента выше рынка. Три года. На объёме в сорок миллионов ежегодно это почти тридцать миллионов переплаты». Он не злился на поставщика. Он…
-
NPU в процессоре против «бутылочного горлышка» DDR5: зачем нужен нейрочип, если видеокарта в 10 раз быстрее по памяти
Введение Любой инженер, который хотя бы раз запускал нейросеть на ноутбуке без дискретной графики, видел одну и ту же картину: загрузка оперативной памяти упирается в потолок, процессор работает на полную, а результат появляется с задержкой, которая бесит. И тут маркетологи говорят: «Купите процессор с NPU, он решит ваши задачи искусственного интеллекта». А потом открываешь характеристики…
