AI workloads are increasingly about inference, offline machine learning, and edge learning.
Use cases are abundant: generative AI apps, AI agents, and even AI-assisted rendering (for static visuals, video, or, specifically, film).
A common narrative is that GPU supply is constrained, making AI app development costly. But for many of these tasks, you don’t need the latest, enterprise-grade GPUs.
Builders can save up to 90% on compute costs with distributed consumer-grade GPUs.
5,45 t.
0
Tällä sivulla näytettävä sisältö on kolmansien osapuolten tarjoamaa. Ellei toisin mainita, OKX ei ole lainatun artikkelin / lainattujen artikkelien kirjoittaja, eikä OKX väitä olevansa materiaalin tekijänoikeuksien haltija. Sisältö on tarkoitettu vain tiedoksi, eikä se edusta OKX:n näkemyksiä. Sitä ei ole tarkoitettu minkäänlaiseksi suositukseksi, eikä sitä tule pitää sijoitusneuvontana tai kehotuksena ostaa tai myydä digitaalisia varoja. Siltä osin kuin yhteenvetojen tai muiden tietojen tuottamiseen käytetään generatiivista tekoälyä, tällainen tekoälyn tuottama sisältö voi olla epätarkkaa tai epäjohdonmukaista. Lue aiheesta lisätietoa linkitetystä artikkelista. OKX ei ole vastuussa kolmansien osapuolten sivustojen sisällöstä. Digitaalisten varojen, kuten vakaakolikoiden ja NFT:iden, omistukseen liittyy suuri riski, ja niiden arvo voi vaihdella merkittävästi. Sinun tulee huolellisesti harkita, sopiiko digitaalisten varojen treidaus tai omistus sinulle taloudellisessa tilanteessasi.