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Offene Gewichte demokratisieren KI: Pascari aiDAPTIV™ demokratisiert die Fähigkeit, sie auszuführen

Ein kürzlich erschienener Branchenbrief mit dem Titel “Open Weights and American AI Leadership” argumentiert, dass Open-Weight-Modelle – also trainierte KI-Modelle, die zum Download verfügbar sind – für ein wettbewerbsfähiges und breit zugängliches KI-Ökosystem unerlässlich sind. Der Brief liefert überzeugende Argumente….

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Die versteckten Kosten der Feinabstimmung größerer Modelle: Warum mehr GPUs nicht immer die Lösung sind

Die Feinabstimmung größerer KI-Modelle stößt oft an die Grenzen des GPU-Speichers, bevor die Rechenkapazität erschöpft ist. Dieser Artikel erklärt, warum Gewichte, Optimierungszustände, Gradienten und Aktivierungen den Speicherbedarf bestimmen, warum das Hinzufügen von GPUs eine kostspielige Notlösung sein kann und wie….

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Warum KI leidet, wenn der Speicher voll ist: KV-Cache, Kontext und versteckte Fehler

Erfahren Sie, wie das Wachstum des KV-Caches die Leistung von KI-Inferenzprozessen unbemerkt beeinträchtigt und warum speicherbewusste Infrastruktur für die Skalierung moderner KI-Workloads unerlässlich wird. Die Leistung von KI-Inferenzprozessen verlangsamt sich oft lange bevor GPUs an ihre Rechengrenzen stoßen, da der KV-Cache wächst….

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Mischung von Experten (MoE) verringert die Rechenlast für lokale KI: Dasselbe lässt sich nicht über den Speicher sagen.

Die Mixture-of-Experts-Architektur ermöglicht die Nutzung größerer Modelle, indem pro Token nur ein Bruchteil der Modellparameter aktiviert wird. Dadurch eignet sie sich hervorragend für lokale KI, das vollständige Modell muss jedoch weiterhin im Speicher verfügbar bleiben. Im Folgenden erfahren Sie, warum das wichtig ist und….

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Die Stiftung, die Innovation beschleunigt™

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