Железо для AI: CPU, GPU, TPU, NPU, VRAM и что нужно нейросетям
Почему GPU так важен для нейросетей, чем отличаются CPU, TPU и NPU, зачем VRAM и bandwidth, как устроены `multi-GPU`, quantization и стек от PyTorch до железа.
Stuzhuk Lab — Chemistry of Code
Химия кода
← Все статьи
Тег
deep learning
Все статьи блога с этим тегом.
Фреймворки для обучения нейросетей: PyTorch, TensorFlow, JAX, tinygrad
Что такое ML-фреймворк, как работают тензор и autograd, чем отличаются PyTorch, TensorFlow, JAX, tinygrad и micrograd и что выбрать под задачу — от учёбы до прод-вывода.
PyTorch vs TensorFlow: сравнение двух гигантов машинного обучения
Чем отличаются PyTorch и TensorFlow: тензор, autograd, цикл обучения, конвейер данных, GPU/TPU, deployment, экосистема CV и LLM — и как выбрать каркас под задачу в 2026.