Come il design coadiuvato di hardware e software estremo di NVIDIA ha fornito un significativo incremento delle inferenze per i modelli sovrani di Sarvam AI
Immagine generata da Gemini AI
Con l'aumento dell'adozione dell'IA, gli sviluppatori si trovano ad affrontare sfide significative nell'ottimizzazione dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per le applicazioni nel mondo reale. Tra i problemi principali vi è il raggiungimento delle prestazioni desiderate, gestendo al contempo la latenza e i costi, dato che molti modelli richiedono ingenti risorse computazionali. Si stanno esplorando soluzioni per bilanciare efficienza ed efficacia.
L'approccio di Co-Design di NVIDIA migliora le prestazioni del modello di Sarvam AI
L'integrazione di design hardware e software di NVIDIA ha migliorato significativamente le capacità di inferenza dei modelli sovrani di Sarvam AI, portando a una notevole riduzione della latenza e dei costi. Sarvam AI ha ottenuto un incremento della velocità di 4 volte nei tempi di inferenza, riducendo i costi del 40%, un aspetto essenziale mentre le imprese implementano soluzioni AI in vari settori.
Al centro di questo successo c'è la strategia di NVIDIA di allineare le sue capacità hardware con l'ottimizzazione software. Questa sinergia hardware-software ha permesso a Sarvam AI di affinare i suoi modelli in modo più efficace, risultando in tempi di elaborazione accelerati. Le applicazioni nel servizio clienti e nell'analisi in tempo reale traggono enormi benefici dai tempi di risposta migliorati facilitati dalla tecnologia di NVIDIA.
Grazie a questi progressi, Sarvam AI è ora posizionata per espandere la sua presenza sul mercato. Con la capacità di offrire soluzioni AI più rapide e convenienti, l'azienda è destinata ad attrarre una base clienti più ampia, consolidando ulteriormente la sua posizione nel competitivo settore dell'AI.
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📰 Fonte 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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