リサーチ

投機的サンプリングと低精度量子化がどのようにコストを削減し速度を向上させるかを学び、スケーラブルなAI展開のための実用的なソリューションを提供します。

Novita AI は、KV スパース性を利用して Llama-70B の読み込みを高速化し、メモリ、計算、I/O オーバーヘッドを削減して、推論を高速化し、精度の低下を最小限に抑えます。

大規模モデル推論のための費用対効果の高いGPUの選択方法を、パフォーマンス指標とベストプラクティスに焦点を当てて解説し、効率を向上させます。

KV SparsityでAI推論速度を向上。その仕組みを理解し、実際のアプリケーション向けにモデルを最適化しましょう。

現在、Kubernetes (k8s) で GPU Pod をスケジューリングするために、Device Plugin、Extended Resource、scheduler extender、scheduler fram など、さまざまな拡張ソリューションが導入されています。

ポートマッピングは、コンテナ化されたアプリケーションの開発とデプロイにおいて重要な側面です。通常、コンテナを作成する際に、コンテナの内部ポートとホストマシンのポートとの接続を確立します。

最適なデータ型の選択とGPUハードウェアサポートの最適化により、量子化推論を高速化する新たな道を開く方法をご紹介します。