Mentionsy

Zaczynamy naszą dzisiejszą analizę, która jest częścią serii Data Zen AI Podcast, serii, którą z ogromną pasją tworzy Data Zen Community.

Dokładnie taka jest relacja GPU do CPU i pionierzy w AI bardzo wcześnie ten potencjał zauważyli.

I to jest też ten moment historyczny, w którym drogi sprzętu dla graczy i sprzętu dla AI zaczęły się tak wyraźnie rozchodzić.

Tak narodziły się innowacje sprzętowe dedykowane wyłącznie pod AI.

Koncepcję Mixed Precision Training, czyli treningu ze zmienną, uciętą precezją.

I tak zeszliśmy z pełnych 32 bitów na 16, potem w układach Hopper wprowadzono obsługę 8 bitów, a teraz w najnowszej architekturze Blackwell zaimplementowano obsługę precyzji czterobitowej, tak zwane FP4.

szpitale trenują modele AI na niezwykle wrażliwych danych finansowych, medycznych, krzem na poziomie sprzętowym bezpośrednio blokuje jakikolwiek nieautoryzowany dostęp.

Lider rynku niewiadgodnie wcześniej zrozumiał, że inżynierowie z wielkich korporacji z Google, OpenAI czy Meta chcą po prostu eksperymentować z nowymi architekturami sieci.

Mają nowe pomysły na AI.

Powiedziano inżynierom całego świata, słuchajcie, skupcie się na swoich genialnych innowacjach w algorytmach AI.

Wprowadzały mikrosekundy opóźnień, które w świecie treningu AI błyskawicznie kumulują się w całe dni straconego czasu.

Wszyscy chcą budować AI.

To absolutnie jedyna ścieżka rozwoju technologicznego dla AI.

Przewaga rynkowa obecnego lidera AI to nie jest jakiś fuks czy szczęście na giełdzie.

No umówmy się, inżynierowie AI to też są zwykli użytkownicy,

Nagroda za ponoszenie ryzyka finansowego lata temu, gdy nikt, ale to kompletnie nikt w powszechne AI jeszcze nie wierzył?

Bardzo Wam dziękujemy za czas, który zechcieliście poświęcić na to nasze dogłębne spojrzenie w rynkowe kuluary AI.

Gorąco zachęcamy do wizyty na stronie datazen.top.ukośnik.podcast.myślnik.ai.myślnik18.

Zachęcamy Was także do subskrybowania Data Zen AI Podcast.