لماذا قد يضغط تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا على إمدادات الذاكرة؟
47 sec Machine translated
47 sec Machine translated
أوه، أظن أن هناك كل هذه الطرق التي تكون فيها سلسلة الإمداد، تبدو غير بديهية إطلاقًا. أمم، أحد أمثلة ذلك هو أن الناس— كثير من الناس يريدون استدلالًا محليًا، ويفترضون بطريقة ما أن المشكلة قد حُلّت الآن لأننا سنحصل على نماذج مفتوحة المصدر،
وسنتمكن من تشغيلها على حواسيبنا، ولذلك لن نحتاج إلى كل هذه الأشياء في مركز البيانات. لكن من منظور التخصيص العالمي فعليًا، من السيئ جدًا، أن يكون لدى الجميع كمية كبيرة من إمدادات العالم المحدودة من ذاكرتي DRAM في حواسيبهم الخاصة وأن تُستخدم مم.
خمسة بالمئة من الوقت. فأنت تريد أقصى قدر من الاستخدام في السحابة إذا كنت تحاول التعامل مع هذه البيئة المقيّدة جدًا بالإمدادات.
و، وبطريقة ما، حدس الجميع، ح- حدس العديد من الناس هو عكس ذلك
End of transcript · 121 words · machine translated
Oh, I think there are like all of these ways where the supply chain, it's just like super non-obvious. Um, an example of this is people-- A lot of people want local inference, and somehow they assume that like the problem is solved now because we're gonna have open source models,
and we're gonna be able to run them on our computers, and so we're not gonna need all this stuff in the data center. But from like a global allocation perspective, actually, it's quite terrible to have everybody like have a bunch of the world's limited supply of DRAM sitting in their own computer and being used- Mm.
-five percent of the time. Like you want maximum utilization in the cloud if you're trying to like deal with this very supply-constrained environment.
And, and somehow everyone's i- m-many people's intuition is the opposite of that
TranslateMom transcribes and translates videos from X, TikTok, YouTube and Instagram. Paste a link and you get a page like this one, in your language.