Escalar a inferência de IA para lidar com milhões de pedidos não se resume apenas ao poder computacional bruto—é um desafio de engenharia.

Um grande fornecedor de cloud demonstrou recentemente como está a executar a framework Dynamo da NVIDIA em produção. A configuração lida com licitações de anúncios em tempo real com requisitos de latência abaixo de 100ms, enquanto processa uma taxa de transferência massiva.

A parte interessante? Como equilibram custo, desempenho e fiabilidade quando os seus modelos de IA precisam de responder mais rápido do que os utilizadores conseguem piscar. Técnicas como quantização de modelos, estratégias de batching e tipos de instâncias especializadas entram em jogo.

Para projetos Web3 que desenvolvem funcionalidades baseadas em IA, estes padrões de infraestrutura são importantes — quer esteja a fazer análises on-chain ou a executar motores de recomendação.