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koinmilyoner
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Trasformare i modelli di intelligenza artificiale in supermodelli: perché Fleek sta giocando davvero la partita dell'inferenza L'intelligenza artificiale non perde velocità perché è stupida. Perde velocità perché trattiamo l'inferenza come un hosting, non come un'ingegneria. È qui che entra in scena Fleek, e onestamente, puntano al livello giusto dello stack. La maggior parte delle piattaforme si ossessiona per la dimensione del modello, il numero di GPU o per benchmark brillanti. Fleek va più in basso. Più a fondo. Quasi in stile vecchio stampo, nel migliore dei modi. Trattano l'inferenza come un problema di compilazione e coordinamento hardware, non come un semplice wrapper API. Ecco l'idea fondamentale: Non ogni strato merita la stessa precisione. Attraverso ricerche, Fleek ha scoperto che la densità dell'informazione varia all'interno delle architetture dei modelli e tra i vari strati. Quindi, invece di imporre una precisione uniforme ovunque (che è pigro, dobbiamo essere onesti), Fleek misura il contenuto informativo in ogni strato e assegna dinamicamente la precisione. Traduzione? Otterrai un'infrenza 3 volte più veloce, un costo del 75% inferiore e nessuna perdita di qualità, non tagliando gli angoli, ma eliminando gli sprechi. Qui le cose diventano interessanti. Controllando strettamente la precisione, la pianificazione e la selezione dei kernel, Fleek ottiene guadagni prestazionali che la maggior parte dei framework di inferenza ignorano strutturalmente. Non perché non siano in grado, ma perché non sono mai stati progettati per pensare in questo modo. Se questo approccio si scalabilizza, non si tratta solo di un'ottimizzazione. È un cambiamento nel modo in cui viene costruita l'inferenza. Abbiamo accumulato modelli sempre più grandi su pipeline inefficienti, sperando che la potenza di calcolo hardware ci salvassero. Fleek rovescia questa logica. Ottimizza il percorso di esecuzione, e improvvisamente lo stesso modello si comporta come un supermodello: più snello, più veloce, più intelligente. A volte il progresso non consiste nel fare di più. Consiste nel fare finalmente le cose nel modo giusto. #AIInference #ComputeEfficiency #FleekAI
Trasformare i modelli di intelligenza artificiale in supermodelli: perché Fleek sta giocando davvero la partita dell'inferenza

L'intelligenza artificiale non perde velocità perché è stupida.

Perde velocità perché trattiamo l'inferenza come un hosting, non come un'ingegneria.

È qui che entra in scena Fleek, e onestamente, puntano al livello giusto dello stack.

La maggior parte delle piattaforme si ossessiona per la dimensione del modello, il numero di GPU o per benchmark brillanti. Fleek va più in basso. Più a fondo. Quasi in stile vecchio stampo, nel migliore dei modi. Trattano l'inferenza come un problema di compilazione e coordinamento hardware, non come un semplice wrapper API.

Ecco l'idea fondamentale:

Non ogni strato merita la stessa precisione.

Attraverso ricerche, Fleek ha scoperto che la densità dell'informazione varia all'interno delle architetture dei modelli e tra i vari strati. Quindi, invece di imporre una precisione uniforme ovunque (che è pigro, dobbiamo essere onesti), Fleek misura il contenuto informativo in ogni strato e assegna dinamicamente la precisione.

Traduzione?

Otterrai un'infrenza 3 volte più veloce, un costo del 75% inferiore e nessuna perdita di qualità, non tagliando gli angoli, ma eliminando gli sprechi.

Qui le cose diventano interessanti.

Controllando strettamente la precisione, la pianificazione e la selezione dei kernel, Fleek ottiene guadagni prestazionali che la maggior parte dei framework di inferenza ignorano strutturalmente. Non perché non siano in grado, ma perché non sono mai stati progettati per pensare in questo modo.

Se questo approccio si scalabilizza, non si tratta solo di un'ottimizzazione.

È un cambiamento nel modo in cui viene costruita l'inferenza.

Abbiamo accumulato modelli sempre più grandi su pipeline inefficienti, sperando che la potenza di calcolo hardware ci salvassero. Fleek rovescia questa logica. Ottimizza il percorso di esecuzione, e improvvisamente lo stesso modello si comporta come un supermodello: più snello, più veloce, più intelligente.

A volte il progresso non consiste nel fare di più.

Consiste nel fare finalmente le cose nel modo giusto.

#AIInference #ComputeEfficiency #FleekAI
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