توسيع استنتاج الذكاء الاصطناعي للتعامل مع ملايين الطلبات ليس مجرد قوة حوسبة خام—بل هو تحد هندسي.

مؤخرا أظهرت إحدى شركات السحابة الكبرى كيفية تشغيل إطار عمل دينامو من NVIDIA في مرحلة الإنتاج. يتعامل الإعداد مع مزايدات الإعلانات في الوقت الحقيقي مع متطلبات زمن استجابة أقل من 100 مللي ثانية أثناء معالجة النقل الضخم.

الجزء المثير للاهتمام؟ كيف توازن بين التكلفة والأداء والموثوقية عندما تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي لديك إلى الاستجابة أسرع مما يستطيع المستخدمون أن يرمشوا بعيدا. تدخل تقنيات مثل التكميم النماذج، واستراتيجيات التجميع، وأنواع العينات المتخصصة جميعها في اللعب.

بالنسبة لمشاريع Web3 التي تبني ميزات مدعومة بالذكاء الذكاء الاصطناعي، فإن أنماط البنية التحتية هذه مهمة — سواء كنت تقوم بتحليلات على السلسلة أو تشغل محركات توصية.