Startup treina modelos de IA com configuração de GPU em jogos abaixo de US $ 100k
O coração de um bom sistema de IA é um modelo bem treinado. Isso requer uma grande quantidade de recursos e poder que podem acabar caro para os investidores e todos os outros envolvidos. Uma startup é agitar um pouco as coisas treinando seu modelo usando hardware mais acessível. A Fastino está usando menos de US $ 100.000 (USD) em placas gráficas para jogos para lidar com suas necessidades de treinamento. Isso se destaca contra mais operações comerciais como Xai gigante de Elon Musk, que tem requisitos de energia intensos seriamente.
TechCrunch Relatado pela primeira vez no Fastino e no uso de chips de jogos de ponta.
De acordo com o Fastino, isso foi realizado desenvolvendo a arquitetura para o modelo de IA que é “específico da tarefa” e projetado para funcionar em menor escala. Essa mudança criou um modelo mais rápido que possui um grau notável de precisão. A melhor parte, no entanto, é os benefícios econômicos do treinamento de seu sistema em hardware de jogos baratos.
O Fastino pode ter menos de US $ 100 mil investido em GPUs, mas já começou a arrecadar dinheiro de investidores que veem o potencial. Mais recentemente, a Fastino adquiriu US $ 17,5 milhões da Khosla Ventures, após US $ 7 milhões arrecadados no final do ano passado pelo M12, o Fundo de Capital de Venture da Microsoft, bem como os parceiros de insight.
A Fastino não é a única empresa a inovar na frente de hardware da AI com opções de desenvolvimento relativamente acessíveis. A Tiny Corp lançou o que chama TinyBox No ano passado, com seis placas gráficas de AMD Radeon 7900 Radeon 7900 especificamente para o processamento da IA.
Até agora, o Fastino ainda não compartilhou nenhum dado de desempenho; portanto, não podemos confirmar exatamente o quão bem a nova arquitetura deles se compara a outros sistemas de IA. A equipe divulgou declarações sugerindo desempenho digno de nota, divulgando sua capacidade de fornecer uma resposta complexa dentro de apenas milissegundos. Sem mais informações, é difícil dizer o desempenho de outros grandes nomes no campo da IA.
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