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日本HP ist der Ansicht, dass die Entscheidung, ob künstliche Intelligenz in der Cloud oder lokal betrieben werden soll, von der Sensibilität der Daten und der Art der Verarbeitung ausgehen muss – nicht von einer festen technischen Präferenz. Die Erfahrungen des Unternehmens zeigen, dass die Zahl der Nutzer, die Dienstkontinuität, die Betriebskosten und das Verfahren zur Abnahme der Ergebnisse nicht weniger wichtig sind als die Wahl des Modells oder des Geräts.
Forscher der Universität Manchester haben in Zusammenarbeit mit dem NVIDIA-Earth-2-Team ein Modell zur Vorhersage der Luftverschmutzung im gesamten Vereinigten Königreich mit einer Genauigkeit von zwei bis drei Kilometern entwickelt. Das Modell wurde innerhalb von zwei Tagen auf dem Supercomputer Isambard-AI trainiert und kann für die Inferenz sowie kleinere Trainings auf dem Desktop-System DGX Spark ausgeführt werden.
Perplexity hat die Plattform Portable Computer gestartet, um ihre Agenten lokal auf den Geräten der Nutzer auszuführen – zunächst auf Nvidia DGX Spark sowie Linux-Computern mit RTX-Grafikkarten und mindestens 24 GB Speicher. Das System belässt Modelle, Dateien und Arbeitsabläufe standardmäßig auf dem Gerät und kann die Zustimmung des Nutzers einholen, bevor ein bestimmter Schritt an ein leistungsfähigeres Cloud-Modell eskaliert wird.