Chips y hardware de IA

Comience con la carga de trabajo. La capacitación, la inferencia interactiva breve, la inferencia de lotes grandes y el procesamiento en el dispositivo pueden estresar diferentes recursos. La aritmética matricial puede ser importante, pero los pesos en movimiento y los datos intermedios también pueden dominar el tiempo o la energía necesarios. Verifique la capacidad de la memoria y el ancho de banda junto con la computación. El modelo debe adaptarse a los búferes de trabajo, el estado de caché y las solicitudes simultáneas. La ejecución multidispositivo agrega costos de comunicación y complejidad del software, por lo que la memoria agregada no equivale automáticamente a un grupo simple. Los formatos numéricos afectan tanto a la velocidad como a la representación. Una menor precisión puede reducir el almacenamiento y permitir operaciones más rápidas en hardware compatible, pero los modelos y las tareas necesitan evaluación para detectar cambios en la precisión. El soporte de hardware, los kernels y el marco de ejecución determinan si realmente se utiliza una capacidad anunciada. Compare sistemas que utilizan cargas de trabajo reproducibles con tamaños de lote, longitudes de entrada, precisión y versiones de software establecidos. Mida la latencia, el rendimiento, la potencia y el costo por tarea útil. Una demostración del proveedor puede informar la investigación, pero una decisión de compra o implementación necesita evidencia de la aplicación prevista.