computeefficiency
229 penayangan
2 Berdiskusi
Populer
Terbaru
Lihat asli
Mengubah Model AI Menjadi Supermodel: Mengapa Fleek Bermain Permainan Inferensi yang Sesungguhnya
AI tidak kehilangan kecepatan karena bodoh.
AI kehilangan kecepatan karena kita memperlakukan inferensi seperti hosting, bukan rekayasa.
Di sinilah Fleek masuk, dan jujur saja, mereka menargetkan lapisan yang tepat di tumpukan teknologi.
Platform-platform lain terus-menerus terpaku pada ukuran model, jumlah GPU, atau benchmark yang mengesankan. Fleek turun lebih dalam. Lebih dalam lagi. Hampir seperti zaman dulu, namun dalam cara yang terbaik. Mereka memperlakukan inferensi sebagai masalah kompilasi dan koordinasi perangkat keras, bukan sekadar wrapper API yang dibesarkan.
Berikut adalah wawasan utama:
Tidak setiap lapisan layak mendapatkan presisi yang sama.
Melalui penelitian, Fleek menemukan bahwa kepadatan informasi bervariasi di berbagai arsitektur model dan di berbagai lapisan. Jadi, alih-alih memaksa presisi seragam di seluruh tempat (yang merupakan cara yang malas, mari kita jujur), Fleek mengukur konten informasi di setiap lapisan dan menetapkan presisi secara dinamis.
Terjemahan?
Anda mendapatkan inferensi 3× lebih cepat, biaya turun 75%, dan kualitas tetap utuh—bukan dengan mengorbankan kualitas, tetapi dengan menghilangkan pemborosan.
Di sinilah hal-hal menjadi menarik.
Dengan mengendalikan presisi, penjadwalan, dan pemilihan kernel secara ketat, Fleek membuka potensi peningkatan kinerja yang secara struktural diabaikan oleh kebanyakan kerangka inferensi. Bukan karena mereka tidak mampu, tetapi karena mereka tidak dirancang untuk berpikir seperti ini.
Jika pendekatan ini bisa diterapkan secara luas, ini bukan sekadar optimasi.
Ini adalah pergeseran cara inferensi dibangun.
Kita telah menumpuk model yang semakin besar di atas pipeline yang tidak efisien, mengandalkan kekuatan kasar perangkat keras untuk menyelamatkan kita. Fleek membalik logika itu. Optimalkan jalur eksekusi, dan tiba-tiba model yang sama berperilaku seperti supermodel—lebih ramping, lebih cepat, lebih cerdas.
Kadang-kadang kemajuan bukan tentang melakukan lebih banyak.
Tetapi tentang akhirnya melakukan hal yang benar.
#AIInference #ComputeEfficiency #FleekAI
AI tidak kehilangan kecepatan karena bodoh.
AI kehilangan kecepatan karena kita memperlakukan inferensi seperti hosting, bukan rekayasa.
Di sinilah Fleek masuk, dan jujur saja, mereka menargetkan lapisan yang tepat di tumpukan teknologi.
Platform-platform lain terus-menerus terpaku pada ukuran model, jumlah GPU, atau benchmark yang mengesankan. Fleek turun lebih dalam. Lebih dalam lagi. Hampir seperti zaman dulu, namun dalam cara yang terbaik. Mereka memperlakukan inferensi sebagai masalah kompilasi dan koordinasi perangkat keras, bukan sekadar wrapper API yang dibesarkan.
Berikut adalah wawasan utama:
Tidak setiap lapisan layak mendapatkan presisi yang sama.
Melalui penelitian, Fleek menemukan bahwa kepadatan informasi bervariasi di berbagai arsitektur model dan di berbagai lapisan. Jadi, alih-alih memaksa presisi seragam di seluruh tempat (yang merupakan cara yang malas, mari kita jujur), Fleek mengukur konten informasi di setiap lapisan dan menetapkan presisi secara dinamis.
Terjemahan?
Anda mendapatkan inferensi 3× lebih cepat, biaya turun 75%, dan kualitas tetap utuh—bukan dengan mengorbankan kualitas, tetapi dengan menghilangkan pemborosan.
Di sinilah hal-hal menjadi menarik.
Dengan mengendalikan presisi, penjadwalan, dan pemilihan kernel secara ketat, Fleek membuka potensi peningkatan kinerja yang secara struktural diabaikan oleh kebanyakan kerangka inferensi. Bukan karena mereka tidak mampu, tetapi karena mereka tidak dirancang untuk berpikir seperti ini.
Jika pendekatan ini bisa diterapkan secara luas, ini bukan sekadar optimasi.
Ini adalah pergeseran cara inferensi dibangun.
Kita telah menumpuk model yang semakin besar di atas pipeline yang tidak efisien, mengandalkan kekuatan kasar perangkat keras untuk menyelamatkan kita. Fleek membalik logika itu. Optimalkan jalur eksekusi, dan tiba-tiba model yang sama berperilaku seperti supermodel—lebih ramping, lebih cepat, lebih cerdas.
Kadang-kadang kemajuan bukan tentang melakukan lebih banyak.
Tetapi tentang akhirnya melakukan hal yang benar.
#AIInference #ComputeEfficiency #FleekAI
Masuk untuk menjelajahi konten lainnya