บล็อก

การวิเคราะห์ต้นทุนต่อโทเค็น: การเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างพื้นฐาน GPU สำหรับการประมวลผล LLM

OpenAI ใช้จ่าย $0.00012 ต่อโทเค็น ในขณะที่รายอื่นจ่าย $0.001 เรียนรู้การเลือก GPU, การทำ quantization และกลยุทธ์การติดตั้งที่ลดต้นทุนการประมวลผล LLM ได้ถึง 90%

สวิตช์ Ethernet สำหรับ AI: แพลตฟอร์ม 51.2Tbps ที่เชื่อมต่อคลัสเตอร์ GPU

การพิพากษาคดีลักลอบส่งออกชิป AI ครั้งแรก: ปิดท่อส่ง NVIDIA มูลค่า 160 ล้านดอลลาร์

DOJ ปิดเครือข่ายลักลอบส่งออกชิป NVIDIA มูลค่า 160 ล้านดอลลาร์ไปยังจีน คดีแรกของการโยกย้าย AI อย่างผิดกฎหมาย GPU รุ่น H100/H200 ถูกติดฉลากปลอมเป็น 'SANDKYAN' ปฏิบัติการ Gatekeeper ยังคงดำเนินต่อ

โครงสร้างพื้นฐานสำหรับการฝึกสอน vs การอนุมาน: การปรับแต่งสำหรับรูปแบบภาระงาน AI ที่แตกต่างกัน

กลยุทธ์ไฮบริดคลาวด์สำหรับ AI: เศรษฐศาสตร์ของ GPU บนโครงสร้างพื้นฐานภายในองค์กร vs คลาวด์ และกรอบการตัดสินใจ

ค่าใช้จ่าย GPU บนคลาวด์พุ่งถึง $35,000/เดือน สำหรับ H100 จำนวน 8 ตัว การลงทุนโครงสร้างพื้นฐานภายในองค์กรคุ้มทุนใน 7-12 เดือน เรียนรู้เศรษฐศาสตร์ที่ขับเคลื่อนการตัดสินใจเรื่องโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบไฮบ...