Робочі навантаження штучного інтелекту все частіше стосуються висновків, офлайн-машинного навчання та периферійного навчання. Варіантів використання безліч: додатки для генеративного штучного інтелекту, агенти штучного інтелекту і навіть рендеринг за допомогою штучного інтелекту (для статичних візуальних ефектів, відео або, зокрема, фільмів).
Поширений наратив полягає в тому, що постачання графічних процесорів обмежене, що робить розробку додатків для штучного інтелекту дорогою. Але для багатьох із цих завдань вам не потрібні найновіші графічні процесори корпоративного рівня. Розробники можуть заощадити до 90% на обчислювальних витратах за допомогою розподілених графічних процесорів споживчого класу.
Показати оригінал
188
14,16 тис.
Вміст на цій сторінці надається третіми сторонами. Якщо не вказано інше, OKX не є автором цитованих статей і не претендує на авторські права на матеріали. Вміст надається виключно з інформаційною метою і не відображає поглядів OKX. Він не є схваленням жодних дій і не має розглядатися як інвестиційна порада або заохочення купувати чи продавати цифрові активи. Короткий виклад вмісту чи інша інформація, створена генеративним ШІ, можуть бути неточними або суперечливими. Прочитайте статтю за посиланням, щоб дізнатися більше. OKX не несе відповідальності за вміст, розміщений на сторонніх сайтах. Утримування цифрових активів, зокрема стейблкоїнів і NFT, пов’язане з високим ризиком, а вартість таких активів може сильно коливатися. Перш ніж торгувати цифровими активами або утримувати їх, ретельно оцініть свій фінансовий стан.