Comment la co-conception extrême matériel-logiciel de NVIDIA a permis un important gain en inférence pour les modèles souverains de Sarvam AI.
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Avec l'adoption croissante de l'intelligence artificielle, les développeurs font face à des défis majeurs pour optimiser les modèles de langage de grande taille (LLMs) en vue d'applications concrètes. Parmi les principaux enjeux, on trouve la nécessité d'atteindre des performances souhaitées tout en maîtrisant la latence et les coûts, de nombreux modèles exigeant des ressources informatiques considérables. Des solutions sont actuellement explorées pour trouver un équilibre entre efficacité et performance.
L'approche de co-conception de NVIDIA améliore les performances des modèles de Sarvam AI
L'intégration du matériel et du design logiciel par NVIDIA a considérablement amélioré les capacités d'inférence des modèles souverains de Sarvam AI, entraînant une réduction notable de la latence et des coûts. Sarvam AI a réalisé une augmentation de 4x des vitesses d'inférence tout en réduisant les coûts de 40 %, ce qui est essentiel alors que les entreprises mettent en œuvre des solutions d'IA dans divers secteurs.
Au cœur de ce succès se trouve la stratégie de NVIDIA visant à aligner ses capacités matérielles avec l'optimisation logicielle. Cette synergie matériel-logiciel a permis à Sarvam AI d'affiner ses modèles de manière plus efficace, entraînant des temps de traitement accélérés. Les applications dans le service client et l'analyse en temps réel bénéficient énormément des temps de réponse améliorés grâce à la technologie de NVIDIA.
À la suite de ces avancées, Sarvam AI est désormais en mesure d'élargir sa présence sur le marché. Avec la capacité d'offrir des solutions d'IA plus rapides et plus rentables, l'entreprise est susceptible d'attirer une clientèle plus large, consolidant ainsi sa position dans le secteur concurrentiel de l'IA.
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📰 Source originale : https://developer.nvidia.com/blog/how-nvidia-extreme-hardware-software-co-design-delivered-a-large-inference-boost-for-sarvam-ais-sovereign-models/
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