Pull to refresh

Comments 6

Первая половина статьи бессмысленная вода в духе капитана Очевидности "обучение нейросети требует больше вычислительной мощности, чем ее использование для прогнозирования". Оплата по знакам?

Обучение действительно требует больше мощностей чем инференс. В следующих статьях попробуем это описывать более конкретно и снизить градус духа капитана Очевидности )

А расскажите пожалуйста поконкретнее про ускорение ИИ и про новый блок ускорения вычислений, по которым "проделана впечатляющая работа". Как их использовать, насколько и докуда они ускорены?

Самим интересно, поскольку это обзор анонса, но самых процессоров пока нет, чтоб проверить и протестировать.

А зачем это вообще, если есть graviton и подобные у других провайдеров, которые на 20-30% дешеле в с такой же производительностью? Это нужна какакая-то очень сильная зависимость от x86, чтобы продолжать их использовать на серверах. Даже всякие БД и redis-ы прекрасно там работают.

Тут уже скорее не сравнение почему Epyc , а больше ARM vs x86. А по самому graviton, насколько мы пониманием, он доступен только в AWS.

Sign up to leave a comment.