De ce AI necesită hardware specializat?
Modelele AI moderne efectuează operații de înmulțire de matrice și tensor extrem de intensive din punct de vedere computațional în timpul antrenării și inferenței. GPU-urile au mii de nuclee mici rulând în paralel, ideal pentru execuția paralelă a calculelor AI.
GPU vs. TPU pentru AI enterprise
GPU-urile (Unități de procesare grafică) sunt acceleratoare versatile utilizate pe scară largă atât pentru antrenarea AI, cât și pentru inferență. TPU-urile (Unități de procesare tensor) sunt ASIC-uri specializate dezvoltate de Google care se concentrează pe operații tensor. TPU-urile sunt mai rapide în anumite cazuri, dar sunt disponibile în principal pe Google Cloud.
Strategii de hardware enterprise
Majoritatea organizațiilor accesează resurse GPU bazate pe cloud pentru sarcini mari de antrenare, apoi utilizează hardware on-premises sau la margine pentru inferență. Cheltuielile GPU cloud pot fi optimizate prin instanțe spot, antrenare cu precizie mixtă și tehnici de compresie a modelelor.