Следите за последними материалами, объяснениями и связанными технологическими историями.
В 日本HP считают, что решение о запуске искусственного интеллекта в облаке или локально должно начинаться с чувствительности данных и характера обработки, а не с неизменного технологического предпочтения. Опыт компании показывает, что количество пользователей, непрерывность работы сервиса, эксплуатационные расходы и механизм утверждения результатов не менее важны, чем выбор модели или устройства.
Исследователи Манчестерского университета совместно с командой NVIDIA Earth-2 разработали модель для прогнозирования загрязнения воздуха на территории Великобритании с пространственным разрешением от двух до трёх километров. Модель обучили за два дня на суперкомпьютере Isambard-AI; её можно запускать для инференса и небольших тренировок на настольном устройстве DGX Spark.
Perplexity запустила платформу Portable Computer для локального запуска своих агентов на устройствах пользователей — сначала на Nvidia DGX Spark и Linux-компьютерах с видеокартами RTX и не менее чем 24 ГБ памяти. По умолчанию система хранит модели, файлы и рабочие процессы на устройстве, а пользователь может запросить подтверждение перед передачей отдельного шага более мощной облачной модели.