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日本HP는 인공지능을 클라우드에서 운영할지 온프레미스에서 운영할지에 대한 결정은 고정된 기술 선호가 아니라 데이터의 민감도와 처리 특성에서 출발해야 한다고 본다. 회사의 경험에 따르면 사용자 수, 서비스 연속성, 운영 비용, 결과 승인 방식 역시 모델이나 장치의 선택만큼 중요한 요소다.
맨체스터 대학교 연구진은 NVIDIA Earth-2 팀과 협력해 영국 전역의 대기 오염을 2~3킬로미터의 공간 해상도로 예측하는 모델을 개발했다. 이 모델은 Isambard-AI 슈퍼컴퓨터에서 이틀 동안 학습됐으며, 데스크톱 DGX Spark에서 추론과 소규모 학습을 실행할 수 있다.
Perplexity가 사용자의 기기에서 에이전트를 로컬로 실행하는 Portable Computer 플랫폼을 출시했다. Nvidia DGX Spark와 최소 24GB 메모리의 RTX 그래픽카드를 탑재한 Linux 컴퓨터부터 지원한다. 이 시스템은 기본적으로 모델, 파일, 작업을 기기에 유지하며, 특정 단계를 더 강력한 클라우드 모델로 확장하기 전에 사용자 승인을 요청할 수 있다.