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Wie die extreme Hardware-Software-Ko-Entwicklung von NVIDIA einen erheblichen Inferenzschub für die souveränen Modelle von Sarvam AI ermöglichte

Source:Nvidia.com
Originalautor:Utkarsh Uppal
Wie die extreme Hardware-Software-Ko-Entwicklung von NVIDIA einen erheblichen Inferenzschub für die souveränen Modelle von Sarvam AI ermöglichte

Von Gemini AI generiertes Bild

Mit dem rasanten Anstieg der KI-Nutzung sehen sich Entwickler vor erhebliche Herausforderungen gestellt, wenn es darum geht, große Sprachmodelle (LLMs) für den praktischen Einsatz zu optimieren. Zu den zentralen Problemen zählt die Erreichung der gewünschten Leistungsfähigkeit bei gleichzeitiger Berücksichtigung von Latenzzeiten und Kosten, da viele Modelle erhebliche Rechenressourcen benötigen. Es werden Lösungen geprüft, um Effizienz und Effektivität in Einklang zu bringen.

NVIDIAs Co-Design-Ansatz verbessert die Modellleistung von Sarvam AI

Die Integration von Hardware- und Software-Design durch NVIDIA hat die Inferenzfähigkeiten der souveränen Modelle von Sarvam AI erheblich verbessert, was zu einer bemerkenswerten Reduzierung der Latenz und der Kosten geführt hat. Sarvam AI hat eine 4-fache Geschwindigkeitssteigerung bei den Inferenzzeiten erreicht und die Kosten um 40 % gesenkt, was entscheidend ist, da Unternehmen KI-Lösungen in verschiedenen Sektoren implementieren.

Im Mittelpunkt dieses Erfolgs steht NVIDIAs Strategie, die Hardwarefähigkeiten mit der Softwareoptimierung in Einklang zu bringen. Diese Synergie zwischen Hardware und Software hat es Sarvam AI ermöglicht, seine Modelle effektiver zu optimieren, was zu beschleunigten Verarbeitungszeiten führt. Anwendungen im Kundenservice und in der Echtzeitanalyse profitieren enorm von den verbesserten Reaktionszeiten, die durch NVIDIAs Technologie ermöglicht werden.

Dank dieser Fortschritte ist Sarvam AI nun in der Lage, seine Marktpräsenz auszubauen. Mit der Fähigkeit, schnellere und kosteneffizientere KI-Lösungen anzubieten, wird das Unternehmen voraussichtlich eine breitere Kundenbasis anziehen und seine Stellung im wettbewerbsintensiven KI-Sektor weiter festigen.

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