Erfahren Sie, warum KI in Unternehmen auf die Kombination von umfassender historischer Datenspeicherung und Hochgeschwindigkeits-Datenzugriff angewiesen ist und wie Pascari beides ermöglicht. KI-Modelle und Business-Intelligence-Plattformen (BI) basieren beide auf Daten, doch die Beziehung ist komplexer als die bloße Verfügbarkeit von Daten.
Kleinere Modelle leisten heute deutlich mehr als noch vor einem Jahr. Doch größere Modelle können die Leistungsfähigkeit weiter steigern, und die damit verbundenen Arbeitslasten erfordern mehr Speicher, als die reine Parameteranzahl vermuten lässt. Lokale KI verbessert sich rasant. Besseres Training ….
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….
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….
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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