Спрос на графические процессоры (GPU) для инференса продолжает расти, что в свою очередь меняет ландшафт вычислительных мощностей в сфере искусственного интеллекта. По данным, приведённым в документе, прогнозы показывают, что к 2026 году до 70% потребностей в вычислениях будет связано именно с инференсом и производственными рабочими нагрузками.
Текущие тенденции в обучении моделей ИИ
Согласно последним исследованиям, обучение моделей ИИ по-прежнему сосредоточено в крупных дата-центрах, где используются мощные вычислительные ресурсы. Однако с увеличением спроса на инференс, децентрализованные вычисления становятся более привлекательными. Они предлагают экономически эффективные и гибкие решения для выполнения задач, связанных с искусственным интеллектом.
Адаптация инфраструктуры к новым требованиям
Это изменение в спросе на вычислительные мощности подчеркивает важность адаптации инфраструктуры к новым требованиям. В то время как обучение крупных моделей требует значительных ресурсов и времени, инференс становится более доступным и распространённым. Это в свою очередь меняет подход к организации вычислений в целом.
В условиях растущей имплицированной волатильности трейдеры ищут эффективные стратегии для управления рисками и извлечения прибыли. Узнайте больше о предложенных методах в нашей статье подробнее.
