L’esecuzione di modelli di intelligenza artificiale richiede sempre più capacità di calcolo, basti pensare che quando leggiamo che GPT3.5 è un modello con 175 miliardi di parametri stiamo parlando del numero di connessioni della rete neurale e che potrebbero dover essere “attivati” in presenza di un particolare input.
non solo GPU
Acceleratori di intelligenza artificiale: cosa sono, le differenze, quali usare
Le GPU sono dei processori general purpose in grado di accelerare sia l’apprendimento che l’inferenza di reti neurali, ma non sono gli unici acceleratori disponibili sul mercato: ci sono anche gli acceleratori come le TPU di Google e Trainium di AWS. Quali sono le differenze
Università di Pisa

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