immers.cloud | Облако с GPU

Что понять по статистике

Аудитория канала — 16 подписчиков.

Средний охват поста за 30 дней — 36 просмотров, вовлечённость (ER) — 1.8%.

За последнюю неделю опубликовано 3 постов.

Динамика аудитории за 30 дней: 0 (0,0%).

Вопросы о канале immers.cloud | Облако с GPU

О чём канал immers.cloud | Облако с GPU?

immers.cloud публикует обзоры и инструкции по облачным GPU, генерации моделей и ИИ-инфраструктуре.

Сколько подписчиков у канала immers.cloud | Облако с GPU?

На канал подписаны 16 человек, средний охват поста за 30 дней — 36 просмотров.

Последние посты канала immers.cloud | Облако с GPU

• 07.08.2026 — PaddleOCR-VL-1.6: как компактная модель разбирает сложные документы 👋 PaddleOCR-VL-1.6 — открытая мультимодальная модель PaddlePaddle (Baidu) на 0,9 млрд параметров, специализированная на преобразовании PDF, сканов и фотографий в структурированные Markdown и JSON. 📌 Главное изм (3 просмотров)
• 05.08.2026 — 🖥 immersView — рабочий стол Windows в браузере 👋 Нужно подключиться к Windows-серверу, когда основного компьютера нет рядом? Или показать результат коллеге и вместе поработать с одной виртуальной машиной? В карусели: → как открыть рабочий стол Windows без отдельного RDP-клиента (12 просмотров)
• 03.08.2026 — Kimi-K3: новый масштаб открытых моделей 👋 Kimi-K3 — мультимодальная MoE-модель Moonshot AI с 2,8 трлн параметров, контекстом до 1 млн токенов и открытыми весами. Это первая открытая модель класса 3T — масштаб, который до сих пор оставался преимущественно за закрытыми системами. (16 просмотров)
• 31.07.2026 — Сегодня, в последнюю пятницу июля, мы отмечаем День системного администратора. ⚙️ Эпоха обжима витой пары, настройки локальных принтеров и физического обслуживания железа постепенно уходит в прошлое. Сегодня фокус профессии сместился на оркестрацию контейнеров, управление распре (29 просмотров)
• 27.07.2026 — 📢 SK Hynix прогнозирует усиление дефицита памяти в 2027 году 📰 SK Hynix — один из крупнейших производителей памяти и ключевой поставщик HBM для AI-ускорителей NVIDIA. От объёма и пропускной способности HBM напрямую зависит производительность GPU при обучении и инференсе нейросет (43 просмотров)
• 21.07.2026 — Что влияет на расход VRAM? 👋 Во время инференса память GPU расходуется сразу на несколько задач: хранение весов, KV-кэш, временные активации, batch, CUDA Graphs, служебные буферы и внутренние механизмы inference-фреймворка. Итоговое потребление зависит не только от самой модели, (56 просмотров)
• 16.07.2026 — Что можно узнать из названия AI-модели? 👋 В названии ML-модели часто уже есть технические подсказки: линейка, поколение, размер, архитектура, специализация и формат весов. 📌  Например, в Qwen3.6-35B-A3B — 35B показывает общий размер модели, а A3B — активную часть MoE-модели, ко (62 просмотров)
• 14.07.2026 — MiniMax-M3: как модель работает с 1M контекста 👋 MiniMax-M3 — открытая мультимодальная MoE-модель семейства MiniMax, рассчитанная на кодинг, агентные сценарии и инференс с длинным контекстом. Главная особенность модели — MiniMax Sparse Attention: разреженное внимание, которое п (66 просмотров)