İçeriğe atla
SinaptikLabAI KNOWLEDGE PLATFORM

Infrastructure

GPU, TPU ve Hızlandırıcılar

Bir modelin nerede ve ne maliyetle çalışacağını hızlandırıcının üç özelliği belirler: bellek kapasitesi, bellek bant genişliği ve düğümler arası bağlantı (interconnect) hızı. Dil modeli çıkarımında kod çözme aşamasının darboğazı genellikle ham hesaplama değil bellek bant genişliğidir; bu yüzden benzer FLOPS değerine sahip iki kart pratikte çok farklı token/saniye üretir ve yalnızca teorik güce bakan karşılaştırmalar yanıltır. Kapsam: GPU, TPU ve NPU mimarileri, bellek hiyerarşisi, ölçekli eğitimde iletişim desenleri ve donanım seçim ölçütleri.

Gündem
1
Kavram
2
Analiz
0
Radar momentum
—
04ATLAS

İlgili kavramlar

Semantik komşuluk: bu konuyu anlamak için gereken veya ondan türeyen kavramlar.

AI Infrastructure

Quantization

Model ağırlıklarının ve/veya ara değerlerin daha az bitle temsil edilerek bellek ve hesaplama maliyetinin düşürülmesidir.

İleri
AI Infrastructure

Vector Database

Yüksek boyutlu vektörleri saklayıp anlamsal yakınlığa göre hızlı komşu araması yapabilen veri tabanıdır.

Orta