Geçmişte herkes buluta geçmek için çabalıyordu, ancak çıkarım aşamasındaki birim bilgi işlem gücü maliyeti birçok ekibin anlamasını sağladı: Uzun süreli, büyük ölçekli AI çıkarımı bulutta çok hızlı para harcıyor. AI yerel uygulamaları, kritik çıkarım görevlerini yerel veri merkezlerine yerleştirmek için daha uygundur; hem gecikmeyi düşürür hem de bant genişliğini ve bulut kiralama maliyetlerini tasarruf ettirir.
Bellek rekabeti, derin öğrenme eğitiminin erken dönemlerinin tipik bir özelliğidir ( kimin video belleği büyükse o kazanır ), ama bugün:
GPU'ya depolanan verilerin geçiş hızı sınırı, doğrudan çıkarım QPS'yi etkiler.
GPU ile CPU/hızlandırıcı kartı arasındaki etkileşim hızı, boru hattı performansının üst sınırıdır.
Tek makine AI kümesinin güç tüketimi on kilovata kadar çıkabilir, PD tasarımı mantıksızsa Bilgi İşlem Gücü dağıtım ölçeğini doğrudan dondurur.
Eğer veri merkezi yerleşimi 2015 yılına ait geleneksel Web/veritabanı iş modelinin tasarım paradigmasında kalırsa, AI yükü altında doğrudan başarısız olur.
Görüşlerimizi inceleyin: 20 Teknoloji Uzmanı İşletmelerin İzlemesi Gereken Yeni Donanım Trendleri üzerine @forbes
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Geçmişte herkes buluta geçmek için çabalıyordu, ancak çıkarım aşamasındaki birim bilgi işlem gücü maliyeti birçok ekibin anlamasını sağladı: Uzun süreli, büyük ölçekli AI çıkarımı bulutta çok hızlı para harcıyor. AI yerel uygulamaları, kritik çıkarım görevlerini yerel veri merkezlerine yerleştirmek için daha uygundur; hem gecikmeyi düşürür hem de bant genişliğini ve bulut kiralama maliyetlerini tasarruf ettirir.
Bellek rekabeti, derin öğrenme eğitiminin erken dönemlerinin tipik bir özelliğidir ( kimin video belleği büyükse o kazanır ), ama bugün:
GPU'ya depolanan verilerin geçiş hızı sınırı, doğrudan çıkarım QPS'yi etkiler.
GPU ile CPU/hızlandırıcı kartı arasındaki etkileşim hızı, boru hattı performansının üst sınırıdır.
Tek makine AI kümesinin güç tüketimi on kilovata kadar çıkabilir, PD tasarımı mantıksızsa Bilgi İşlem Gücü dağıtım ölçeğini doğrudan dondurur.
Eğer veri merkezi yerleşimi 2015 yılına ait geleneksel Web/veritabanı iş modelinin tasarım paradigmasında kalırsa, AI yükü altında doğrudan başarısız olur.
Görüşlerimizi inceleyin:
20 Teknoloji Uzmanı İşletmelerin İzlemesi Gereken Yeni Donanım Trendleri üzerine @forbes