AI Server для Computer Vision
GPU-конфигурации для видеоаналитики, обработки изображений и специализированных моделей компьютерного зрения.
Что это
CV-нагрузка отличается от LLM: важны пропускная способность по кадрам, скорость декодирования видео и работа с потоками данных. Такой сервер проектируется под сценарий — число камер, тип модели, требования к задержке — а не только под объём VRAM.
Когда подходит
- Видеоаналитика на объектах и производствах
- Контроль качества на производстве
- Медицинская визуализация и диагностика
- OCR и обработка документов в больших объёмах
Что важно учитывать
- CV-нагрузка и LLM-нагрузка имеют разные профили — одной GPU часто недостаточно для обеих
- Видео требует пропускной способности дисков и сети, а не только вычислений
- Real-time сценарии требуют другого проектирования, чем batch-обработка
- Качество CV-модели зависит от данных и условий съёмки не меньше, чем от железа
Частые вопросы
Можно ли использовать одну GPU и для LLM, и для CV?+
Технически возможно, но на практике часто неэффективно. LLM-нагрузка плохо сочетается с real-time видеоаналитикой. Для серьёзных сценариев мы рекомендуем раздельные GPU.
Сколько камер выдержит один сервер?+
Зависит от модели, разрешения, FPS и числа одновременно обрабатываемых потоков. Реалистично — от 4 до 32 камер на сервер. Точная оценка делается под конкретный CV-сценарий.
Подходит ли RTX 5090 для CV?+
Для разработки и небольших сценариев — да. Для production с несколькими потоками и real-time требований обычно нужны серверные GPU (RTX PRO, L40S).
Обсудим вашу задачу
Расскажите, что должен решать AI-контур, — мы подберём конфигурацию, инфраструктуру и следующий шаг.