⚡ ️ Для AI-агентов скорость инференса становится важнее, чем для…
⚡ ️ Для AI-агентов скорость инференса становится важнее, чем для обычного чата
WSJ выделяет две ключевые вычислительные трудности agentic AI:
* обработка очень большого контекста
* генерация токенов с минимальной задержкой
Всё просто: один агентный сценарий может содержать сотни подряд идущих inference-шагов. Даже небольшая пауза на каждом из них в итоге быстро превращается в минуты.
NVIDIA Groq 3 LPX как раз ориентирован на эти миллисекунды:
* детерминированное планирование через компилятор
* 128 ГБ SRAM на стойку
* заранее спланированные передачи между чипами
* меньше накладных расходов на small-batch workloads
https://www.wsj.com/cio-journal/nvidias-groq-chip-will-shape-ai-agent-usability-b2e076cd
Похожие записи
Оцените материал:
Присоединяйтесь и подпишитесь на рассылку самых свежих новостей по Email
Получайте свежие новости и идеи на почту. Без спама — только самое интересное.
Нажимая «Подписаться», вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
