Инфраструктура для AI — это совокупность аппаратных и программных компонентов, которые обеспечивают разработку, обучение и эксплуатацию моделей искусственного интеллекта. В отличие от классических IT-систем, здесь требования к ресурсам значительно выше: обучение больших моделей требует колоссальной вычислительной мощности, а работа в продакшне — высокой скорости отклика и надежности.
В основе AI-инфраструктуры обычно лежат
вычислительные ресурсы. Для обучения применяются GPU-кластеры (NVIDIA A100, H100 и др.), специализированные ускорители (TPU, Habana Gaudi) или масштабируемые CPU-системы для менее ресурсоёмких задач. Важна не только «сырая» мощность, но и эффективное распределение задач по узлам — здесь на помощь приходят системы оркестрации, такие как Kubernetes с интеграцией GPU.
Не менее критична
система хранения данных. AI-модели требуют работы с терабайтами и петабайтами данных, поэтому используются распределённые файловые системы и хранилища (Ceph, Lustre, MinIO, AWS S3, GCS), обеспечивающие высокую пропускную способность и параллельный доступ
https://core247.kz/aiops 
