AI-skolan
GPU computing innebär att använda grafikprocessorer (GPU:er) istället för traditionella CPU:er för att utföra beräkningsintensiva uppgifter. GPU:er är optimerade för parallell beräkning och kan hantera tusentals operationer simultant, vilket gör dem idealiska för träning och inferens av neurala nätverk. Tillgång till GPU-kapacitet är en av de viktigaste flaskhalsarna i modern AI-utveckling.
Exempel
Att träna GPT-3 krävde tusentals NVIDIA A100-GPU:er som körde i månader. Utan GPU-acceleration skulle samma träning ta hundratals år på vanliga CPU:er. Molntjänster som AWS, Google Cloud och Azure erbjuder GPU-instanser som gör det möjligt för mindre företag att träna egna modeller utan att investera i dyr hårdvara.
ML
Avancerat
Kod & Teknik