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日本HP estime que la décision de faire fonctionner l’intelligence artificielle dans le cloud ou en local doit partir de la sensibilité des données et de la nature du traitement, et non d’une préférence technologique figée. L’expérience de l’entreprise montre que le nombre d’utilisateurs, la continuité du service, le coût d’exploitation et le mécanisme de validation des résultats sont des facteurs tout aussi importants que le choix du modèle ou de l’appareil.
Des chercheurs de l’Université de Manchester, en collaboration avec l’équipe NVIDIA Earth-2, ont développé un modèle de prévision de la pollution de l’air à l’échelle du Royaume-Uni, avec une précision comprise entre deux et trois kilomètres. Le modèle a été entraîné en deux jours sur le superordinateur Isambard-AI et peut être exécuté pour l’inférence et des entraînements de moindre ampleur sur le système de bureau DGX Spark.
Perplexity a lancé la plateforme Portable Computer pour exécuter localement ses agents sur les appareils des utilisateurs, en commençant par Nvidia DGX Spark et les ordinateurs Linux équipés de cartes RTX disposant d’au moins 24 Go de mémoire. Le système conserve par défaut les modèles, les fichiers et le travail sur l’appareil, avec la possibilité de demander l’autorisation de l’utilisateur avant de transférer une étape précise à un modèle cloud plus puissant.