Puces et matériel IA

Commencez par la charge de travail. L’entraînement, l’inférence interactive courte, l’inférence en gros lots et le traitement sur appareil peuvent solliciter différentes ressources. L’arithmétique matricielle peut être importante, mais les poids mobiles et les données intermédiaires peuvent aussi dominer le temps ou l’énergie nécessaires. Vérifiez la capacité mémoire et la bande passante en même temps que le calcul. Le modèle doit s’adapter aux tampons fonctionnels, à l’état en cache et aux requêtes concurrentes. L’exécution multi-dispositif ajoute des coûts de communication et de la complexité logicielle, donc la mémoire agrégée n’est pas automatiquement équivalente à un seul pool simple. Les formats numériques affectent à la fois la vitesse et la représentation. Une précision plus faible peut réduire le stockage et permettre des opérations plus rapides sur le matériel compatible, mais les modèles et tâches doivent être évalués pour changer de précision. Le support matériel, les noyaux et le cadre d’exécution déterminent si une capacité annoncée est réellement utilisée. Comparez les systèmes utilisant des charges de travail reproductibles avec des tailles de lot, des longueurs d’entrée, de précision et des versions logicielles indiquées. Mesurez la latence, le débit, la puissance et le coût par tâche utile. Une démonstration du fournisseur peut éclairer l’enquête, mais une décision d’achat ou de déploiement nécessite des preuves de l’application prévue.