Vir: GPU Memory Essentials for AI Performance | NVIDIA Technical Blog
Na blogu podjetja NVIDIA so izpostavili, kako ključna je kapaciteta pomnilnika grafičnih procesorjev (GPU) za uspešno izvajanje naprednih modelov umetne inteligence (UI). Uporaba velikih UI modelov, kot je na primer Llama 2 s 7 milijardami parametrov, zahteva velike količine pomnilnika. Na primer, za obdelavo v natančnosti FP16 je potrebno najmanj 28 GB pomnilnika.
NVIDIA ponuja visokozmogljive RTX GPU-je, kot je model RTX 6000 Ada Generation, ki vključuje do 48 GB VRAM-a. Ti GPU-ji so zasnovani za delo z največjimi modeli umetne inteligence, kar omogoča lokalni razvoj in izvajanje zahtevnih nalog. Poleg tega so opremljeni s posebno strojno opremo, kot so Tensor Cores, ki znatno pospešijo izračune, potrebne za umetno inteligenco.
Z zmogljivimi rešitvami NVIDIA lahko podjetja in raziskovalci optimizirajo razvoj in implementacijo modelov UI neposredno na lokalnih napravah, kar odpira številne nove možnosti za napredek v umetni inteligenci.
Več informacij najdete na uradnem NVIDIA blogu: developer.nvidia.com.
Če želite izvedeti več o zmogljivih NVIDIA rešitvah, se obrnite na nas v Xenya d.o.o., kjer vam z veseljem pomagamo najti pravo rešitev za vaše potrebe!
