الذكاء الاصطناعي الأذكى لا يحتاج دائمًا إلى أجهزة أكبر. أحيانًا، يحتاج إلى تحسين أفضل. أحرزت PrismaX تحسنًا كبيرًا في كومة الاستنتاج π0.5 الخاصة بها. من خلال إصلاح نقطتين غير فعّالتين من حيث الذاكرة في كودها، خفّض الفريق الاستخدام الأقصى لذاكرة VRAM من حوالي 22 جيجابايت إلى 11.2 جيجابايت. هذا انخفاض يقارب 50%! لماذا يهم هذا؟ • يمكن الآن لـ π0.5 أن يعمل على بطاقات GPU بسعة 16 جيجابايت، بما في ذلك RTX 5080 و5070 Ti. • تصبح الأجهزة المكتبية خيارًا أكثر عملية لتشغيل النموذج. • يمكن أن تجعل متطلبات الأجهزة الأقل وصول الذكاء الاصطناعي المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى الروبوتات أكثر سهولة. • يقدّر الفريق حوالي 100 مللي ثانية لكل خطوة استنتاج في التكوين الجديد. ما يبرز لي هو النهج: بدلاً من المطالبة فورًا بأجهزة أكثر تكلفة، ركزت PrismaX على جعل نظامها الحالي أكثر كفاءة. هذا هو النوع من التقدم الهندسي الذي يستحق الانتباه إليه. تحسين أفضل. عوائق أجهزة أقل. مساحة أكبر للابتكار في الذكاء الاصطناعي. بناء ذكاء اصطناعي أذكى مع @PrismaXai .❤️