Folding@home: коллективный суперкомпьютер для науки
Folding@home объединяет добровольные компьютеры в сеть для моделирования белков, вирусов и лекарственных молекул.
Материалов по теме: 41
Folding@home объединяет добровольные компьютеры в сеть для моделирования белков, вирусов и лекарственных молекул.
Собственные чипы Amazon Trainium и гигаваттные дата-центры могут ускорить тяжёлые модели, расширить контекст и снизить стоимость работы с ИИ.

Новый робот Unitree R1 приближает бытовую робототехнику, но пока остаётся скорее dev-kit, чем готовым помощником.
Проект RakeSearch использует домашние ПК для комбинаторных задач и уже получил несколько рекордных результатов.
Развитие ИИ требует кратного роста вычислительных мощностей: региональные дата-центры могут стать инфраструктурным и коммерческим активом.

Большая видеопамять позволяет запускать локальные LLM без облака и с сохранением данных на устройстве.

Ажиотаж вокруг генеративного ИИ быстро упирается в доступность GPU и сроки поставки оборудования для дата-центров.
С запуском WebGPU вычисления и нейросетевые задачи можно запускать в браузере без отдельной установки.
Локальные модели уступают в качестве, но дают больше свободы и требуют видеокарты с достаточной памятью.

Распределённые проекты BOINC и Folding@home превращают свободные мощности компьютеров в ресурс для научных исследований.

Процессорные и GPU-ядра Apple Silicon можно направить на поиск простых чисел в открытой базе PrimeGrid.

Поиск и все материалы раздела — в общей ленте.
КОНТАКТЫ
Напишите через форму на сайте или напрямую в Telegram. Быстро поймём, где ИИ может дать эффект, какой формат подойдёт руководителю или команде и с чего начать.
Менторская консультация
60 000 ₽