Adapter l’inférence IA à des millions de requêtes ne se limite pas à la puissance brute de calcul — c’est un défi d’ingénierie.

Un important fournisseur de cloud a récemment démontré comment il fait tourner le framework Dynamo de NVIDIA en production. Cette configuration gère des enchères publicitaires en temps réel avec des exigences de latence inférieures à 100 ms tout en traitant un débit massif.

La partie intéressante ? Comment ils équilibrent coût, performance et fiabilité lorsque vos modèles d’IA doivent répondre plus vite que les utilisateurs ne peuvent cligner des yeux ? Des techniques comme la quantification des modèles, les stratégies de batching et les types d’instances spécialisés entrent toutes en jeu.

Pour les projets Web3 développant des fonctionnalités alimentées par l’IA, ces schémas d’infrastructure comptent — que vous réalisiez de l’analyse on-chain ou que vous utilisiez des moteurs de recommandation.