Dai modelli ai chip: come ridurre i costi di inferenza AI
Il costo dell’AI si sposta dall’addestramento all’uso quotidiano dei modelli. Quantizzazione, pruning, runtime di serving, chip specializzati, memoria avanzata e reti ottiche sono le leve sulle quali agire. L’analisi di McKinsey L’articolo Dai modelli ai chip: come ridurre i costi di inferenza AI proviene da ZeroUno.
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