Menskalakan inferensi AI untuk menangani jutaan permintaan bukan hanya tentang daya komputasi mentah—ini adalah tantangan teknik.



Penyedia cloud utama baru-baru ini mendemonstrasikan bagaimana mereka menjalankan kerangka kerja Dynamo NVIDIA dalam produksi. Penyiapan menangani bidding iklan real-time dengan persyaratan latensi di bawah 100 ms sambil memproses throughput besar-besaran.

Bagian yang menarik? Cara menyeimbangkan biaya, kinerja, dan keandalan saat model AI Anda perlu merespons lebih cepat daripada yang dapat dilakukan pengguna berkedip. Teknik seperti kuantisasi model, strategi batching, dan jenis instans khusus semuanya ikut berperan.

Untuk proyek Web3 yang membangun fitur yang didukung AI, pola infrastruktur ini penting—baik Anda melakukan analitik on-chain atau menjalankan mesin rekomendasi.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
  • Hadiah
  • 1
  • Posting ulang
  • Bagikan
Komentar
0/400
GateUser-1a2ed0b9vip
· 11jam yang lalu
Jumlah di bawah 100ms terdengar keren, tetapi kemacetan sebenarnya adalah biayanya... Bisakah model kuantitatif berjalan melalui Web3?
Lihat AsliBalas0
  • Sematkan
Perdagangkan Kripto Di Mana Saja Kapan Saja
qrCode
Pindai untuk mengunduh aplikasi Gate
Komunitas
Bahasa Indonesia
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)