Zakaj UI potrebuje specializirano strojno opremo?
Usposabljanje in inferenca modelov UI v veliki meri temeljita na operacijah množenja matrik v ogromnem obsegu. GPU-ji imajo na tisoče jeder, zasnovanih za masivno vzporeditev — idealni za UI.
GPU vs TPU vs NPU
GPU (NVIDIA A100, H100): splošna namenska raba, prevladujoč za usposabljanje UI. TPU (Google): po meri zasnovani ASIC za TensorFlow/JAX. NPU: Apple Silicon, Qualcomm NPU za inferenco na napravah.
Poslovne odločitve
Oblačni GPU: idealni za usposabljanje, plačilo glede na porabo. Lokalni GPU: visoke kapitalske naložbe, a predvidljivi stroški in zasebnost. Edge NPU: za lokalne, z nizko latenco naloge inference.