computeefficiency

Przekształcanie modeli AI w supermodelki: Dlaczego Fleek gra w prawdziwą grę inferencji

AI nie traci szybkości, ponieważ jest głupie.

Traci szybkość, ponieważ traktujemy inferencję jak hosting, a nie inżynierię.

Oto gdzie wchodzi Fleek, i szczerze mówiąc, celują w właściwy poziom stosu.

Większość platform zastanawia się nad rozmiarem modelu, liczbą GPU lub błyszczącymi benchmarkami. Fleek idzie niżej. Głębiej. Praktycznie jak stary dobry sposób. Traktują inferencję jak problem kompilatora i koordynacji sprzętu, a nie jak zaawansowany interfejs API.

Oto kluczowa obserwacja:

Nie każda warstwa zasługuje na tę samą precyzję.

W wyniku badań Fleek odkrył, że gęstość informacji różni się w różnych architekturach modeli i w różnych warstwach. Zamiast wymuszać jednolitą precyzję wszędzie (co jest leniwe, powiedzmy szczerze), Fleek mierzy zawartość informacji w każdej warstwie i dynamicznie przypisuje precyzję.

Co to oznacza?

Otrzymujesz inferencję 3 razy szybszą, koszt 75% niższy i zero utraty jakości – nie przez oszczędzanie, ale przez eliminację marnotrawstwa.

Oto, gdzie rzeczy stają się interesujące.

Poprzez ścisłe kontrolowanie precyzji, harmonogramowania i wyboru jąder, Fleek osiąga zyski wydajności, które większość frameworków inferencji strukturalnie ignoruje. Nie dlatego, że są niewystarczające, ale dlatego, że nigdy nie zostały zaprojektowane w ten sposób.

Jeśli ten podejście skaluje się, to nie jest tylko optymalizacja.

To zmiana sposobu budowania inferencji.

Zawsze stawialiśmy większe modele na nieefektywnych przepływach, licząc, że siła sprzętowa nas uratuje. Fleek odwraca tę logikę. Optymalizuj ścieżkę wykonania, a nagle ten sam model zachowuje się jak supermodelka – bardziej wydajna, szybsza, inteligentniejsza.

Czasem postęp nie polega na robieniu więcej.

Polega na wreszcie robieniu rzeczy dobrze.

#AIInference #ComputeEfficiency #FleekAI