A velocidade de iteração dos chips é surpreendentemente rápida, e um lote de processadores sólidos em desempenho é eliminado diretamente por não atender aos padrões de "flagship", uma perda que realmente causa tristeza. Uma ideia que vale a pena refletir é: em vez de acumular esses hardwares "quase de primeira linha" como lixo, por que não reconstituí-los em uma rede através de um design de algoritmo engenhoso? A magia do cálculo distribuído está exatamente aqui — centenas de GPUs de médio a alto desempenho trabalham juntas, e com uma programação de tarefas e balanceamento de carga adequados, podem assumir completamente tarefas de inferência que originalmente exigiriam uma única placa de aceleração de ponta. Assim, ativamos a capacidade de hardware adormecida e impulsionamos o espaço de imaginação tecnológica.
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BearMarketSage
· 5h atrás
Ei, esta ideia é realmente genial, juntar alguns cartões novos de centenas de yuan em uma só força realmente consegue fazer um trabalho de cartão de topo.
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SnapshotBot
· 5h atrás
Mesmo assim, é uma pena jogar fora uma pilha de chips de segunda linha, juntá-los e rodar em distribuição fica muito mais eficiente
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TradFiRefugee
· 5h atrás
Esta abordagem é realmente genial, o cluster de cartões de médio alcance faz o trabalho do cartão principal, mas o algoritmo precisa acompanhar.
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MEVSandwichVictim
· 5h atrás
Haha, esta ideia é interessante, acumular cartões antigos e conectá-los realmente facilita as coisas.
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EthSandwichHero
· 6h atrás
Esta ideia é realmente interessante, usar um antigo chipset como um novo, mas o mais importante é se o algoritmo consegue realmente acompanhar.
A velocidade de iteração dos chips é surpreendentemente rápida, e um lote de processadores sólidos em desempenho é eliminado diretamente por não atender aos padrões de "flagship", uma perda que realmente causa tristeza. Uma ideia que vale a pena refletir é: em vez de acumular esses hardwares "quase de primeira linha" como lixo, por que não reconstituí-los em uma rede através de um design de algoritmo engenhoso? A magia do cálculo distribuído está exatamente aqui — centenas de GPUs de médio a alto desempenho trabalham juntas, e com uma programação de tarefas e balanceamento de carga adequados, podem assumir completamente tarefas de inferência que originalmente exigiriam uma única placa de aceleração de ponta. Assim, ativamos a capacidade de hardware adormecida e impulsionamos o espaço de imaginação tecnológica.