En el pasado, todos se esforzaban por migrar a la nube, pero el costo de potencia computacional por unidad en la fase de inferencia hizo que muchos equipos se dieran cuenta de que: la inferencia de IA a largo plazo y a gran escala quema dinero demasiado rápido en la nube. Las aplicaciones nativas de IA son más adecuadas para delegar las tareas clave de inferencia a los centros de datos locales, lo que reduce la latencia y ahorra en costos de ancho de banda y alquiler de nube.
La competencia por la memoria es una característica típica en las primeras etapas del entrenamiento de aprendizaje profundo ( quien tenga más memoria de video gana ) , pero hoy:
El límite de ancho de banda de los datos almacenados en la GPU afecta directamente el QPS de inferencia.
La velocidad de interacción entre GPU y CPU/tarjetas de aceleración es el límite del rendimiento de la tubería.
El consumo de energía del clúster de IA en la máquina individual puede alcanzar decenas de kilovatios, un diseño PD irracional puede bloquear directamente la escala de despliegue de potencia computacional.
Si el diseño del centro de datos aún se basa en el paradigma de diseño de negocios tradicionales de Web/base de datos de 2015, se verá directamente afectado bajo la carga de trabajo de IA.
Consulta nuestras perspectivas: 20 expertos en tecnología sobre las tendencias emergentes de hardware que las empresas deben observar a través de @forbes
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En el pasado, todos se esforzaban por migrar a la nube, pero el costo de potencia computacional por unidad en la fase de inferencia hizo que muchos equipos se dieran cuenta de que: la inferencia de IA a largo plazo y a gran escala quema dinero demasiado rápido en la nube. Las aplicaciones nativas de IA son más adecuadas para delegar las tareas clave de inferencia a los centros de datos locales, lo que reduce la latencia y ahorra en costos de ancho de banda y alquiler de nube.
La competencia por la memoria es una característica típica en las primeras etapas del entrenamiento de aprendizaje profundo ( quien tenga más memoria de video gana ) , pero hoy:
El límite de ancho de banda de los datos almacenados en la GPU afecta directamente el QPS de inferencia.
La velocidad de interacción entre GPU y CPU/tarjetas de aceleración es el límite del rendimiento de la tubería.
El consumo de energía del clúster de IA en la máquina individual puede alcanzar decenas de kilovatios, un diseño PD irracional puede bloquear directamente la escala de despliegue de potencia computacional.
Si el diseño del centro de datos aún se basa en el paradigma de diseño de negocios tradicionales de Web/base de datos de 2015, se verá directamente afectado bajo la carga de trabajo de IA.
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