Chip & phần cứng AI

Bắt đầu với khối lượng công việc. Việc đào tạo, suy luận tương tác ngắn, suy luận hàng loạt và xử lý trên thiết bị có thể gây căng thẳng cho nhiều nguồn lực khác nhau. Số học trong ma trận có thể quan trọng, nhưng khối lượng chuyển động và dữ liệu trung gian cũng có thể chiếm nhiều thời gian hoặc năng lượng cần thiết. Kiểm tra dung lượng bộ nhớ và băng thông cùng với tính toán. Mô hình phải phù hợp với bộ đệm đang hoạt động, trạng thái được lưu trong bộ nhớ đệm và các yêu cầu đồng thời. Việc thực thi trên nhiều thiết bị sẽ làm tăng thêm chi phí liên lạc và độ phức tạp của phần mềm, do đó bộ nhớ tổng hợp không tự động tương đương với một nhóm đơn giản. Các định dạng số ảnh hưởng đến cả tốc độ và cách trình bày. Độ chính xác thấp hơn có thể giảm dung lượng lưu trữ và cho phép hoạt động nhanh hơn trên phần cứng tương thích, nhưng các mô hình và tác vụ cần được đánh giá để thay đổi độ chính xác. Hỗ trợ phần cứng, hạt nhân và khung thực thi xác định liệu khả năng được quảng cáo có thực sự được sử dụng hay không. So sánh các hệ thống sử dụng khối lượng công việc có thể tái tạo với kích thước lô, độ dài đầu vào, độ chính xác và phiên bản phần mềm đã nêu. Đo độ trễ, thông lượng, công suất và chi phí cho mỗi tác vụ hữu ích. Việc trình diễn nhà cung cấp có thể cung cấp thông tin cho việc điều tra, nhưng quyết định mua hoặc triển khai cần có bằng chứng cho ứng dụng dự định.