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AI-Modelle in Supermodelle verwandeln: Warum Fleek das echte Inferenzspiel spielt
Künstliche Intelligenz verliert nicht an Geschwindigkeit, weil sie dumm ist.
Sie verliert an Geschwindigkeit, weil wir Inferenz wie Hosting behandeln, nicht wie Ingenieurwesen.
Genau hier setzt Fleek ein – und ehrlich gesagt zielen sie auf die richtige Ebene der Architektur ab.
Die meisten Plattformen konzentrieren sich auf Modellgröße, GPU-Anzahl oder glänzende Benchmarks. Fleek geht tiefer. Tiefer, fast schon altmodisch, aber auf die beste Weise. Sie behandeln Inferenz wie ein Compiler- und Hardware-Koordinationsproblem, nicht wie ein verfeinertes API-Wrapper.
Hier liegt der Kerngedanke:
Nicht jede Schicht verdient die gleiche Präzision.
Durch Forschung stellte Fleek fest, dass die Informationsdichte in verschiedenen Modellarchitekturen und Schichten variiert. Anstatt überall gleich hohe Präzision zu erzwingen (was faul ist, seien wir ehrlich), misst Fleek den Informationsgehalt jeder Schicht und weist die Präzision dynamisch zu.
Was bedeutet das?
Sie erhalten eine 3-fach schnellere Inferenz, 75 % niedrigere Kosten und keine Qualitätsverluste – nicht, weil sie Kompromisse eingehen, sondern weil sie Verschwendung eliminieren.
Hier wird es interessant.
Durch enge Kontrolle über Präzision, Planung und Kernel-Auswahl erzielt Fleek Leistungssteigerungen, die die meisten Inferenz-Frameworks strukturell übersehen. Nicht, weil sie dazu unfähig wären, sondern weil sie nie dafür konzipiert wurden, auf diese Weise zu denken.
Wenn sich dieser Ansatz skalieren lässt, ist es nicht nur eine Optimierung.
Es ist eine Veränderung der Art und Weise, wie Inferenz gebaut wird.
Wir haben bisher größere Modelle auf ineffiziente Pipelines gestapelt und gehofft, dass Hardware-Brutalität uns rettet. Fleek dreht diese Logik um. Optimieren Sie den Ausführungsablauf, und plötzlich verhält sich dasselbe Modell wie ein Supermodel – schlanker, schneller, intelligenter.
Manchmal ist Fortschritt nicht darin, mehr zu tun.
Es ist darin, endlich die Dinge richtig zu tun.
#AIInference #ComputeEfficiency #FleekAI
Künstliche Intelligenz verliert nicht an Geschwindigkeit, weil sie dumm ist.
Sie verliert an Geschwindigkeit, weil wir Inferenz wie Hosting behandeln, nicht wie Ingenieurwesen.
Genau hier setzt Fleek ein – und ehrlich gesagt zielen sie auf die richtige Ebene der Architektur ab.
Die meisten Plattformen konzentrieren sich auf Modellgröße, GPU-Anzahl oder glänzende Benchmarks. Fleek geht tiefer. Tiefer, fast schon altmodisch, aber auf die beste Weise. Sie behandeln Inferenz wie ein Compiler- und Hardware-Koordinationsproblem, nicht wie ein verfeinertes API-Wrapper.
Hier liegt der Kerngedanke:
Nicht jede Schicht verdient die gleiche Präzision.
Durch Forschung stellte Fleek fest, dass die Informationsdichte in verschiedenen Modellarchitekturen und Schichten variiert. Anstatt überall gleich hohe Präzision zu erzwingen (was faul ist, seien wir ehrlich), misst Fleek den Informationsgehalt jeder Schicht und weist die Präzision dynamisch zu.
Was bedeutet das?
Sie erhalten eine 3-fach schnellere Inferenz, 75 % niedrigere Kosten und keine Qualitätsverluste – nicht, weil sie Kompromisse eingehen, sondern weil sie Verschwendung eliminieren.
Hier wird es interessant.
Durch enge Kontrolle über Präzision, Planung und Kernel-Auswahl erzielt Fleek Leistungssteigerungen, die die meisten Inferenz-Frameworks strukturell übersehen. Nicht, weil sie dazu unfähig wären, sondern weil sie nie dafür konzipiert wurden, auf diese Weise zu denken.
Wenn sich dieser Ansatz skalieren lässt, ist es nicht nur eine Optimierung.
Es ist eine Veränderung der Art und Weise, wie Inferenz gebaut wird.
Wir haben bisher größere Modelle auf ineffiziente Pipelines gestapelt und gehofft, dass Hardware-Brutalität uns rettet. Fleek dreht diese Logik um. Optimieren Sie den Ausführungsablauf, und plötzlich verhält sich dasselbe Modell wie ein Supermodel – schlanker, schneller, intelligenter.
Manchmal ist Fortschritt nicht darin, mehr zu tun.
Es ist darin, endlich die Dinge richtig zu tun.
#AIInference #ComputeEfficiency #FleekAI
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