AI yang lebih cerdas tidak selalu membutuhkan perangkat keras yang lebih besar. Terkadang, ia membutuhkan optimasi yang lebih baik. PrismaX baru saja membuat peningkatan signifikan pada stack inferensi π0.5-nya. Dengan memperbaiki dua ketidakefisienan memori dalam kode-nya, tim mengurangi penggunaan VRAM puncak dari sekitar 22 GB menjadi 11,2 GB. Itu adalah pengurangan hampir 50%! Mengapa ini penting? • π0.5 sekarang dapat dijalankan pada GPU 16 GB, termasuk RTX 5080 dan 5070 Ti. • Perangkat keras desktop menjadi pilihan yang lebih praktis untuk menjalankan model ini. • Persyaratan perangkat keras yang lebih rendah bisa membuat robot berbasis AI lebih mudah diakses. • Tim memperkirakan sekitar 100 ms per langkah inferensi pada konfigurasi baru ini. Yang menarik bagi saya adalah pendekatannya: alih-alih langsung menuntut perangkat keras yang lebih mahal, PrismaX fokus pada efisiensi sistem yang sudah ada. Inilah jenis kemajuan teknik yang patut diperhatikan. Optimasi yang lebih baik. Hambatan perangkat keras yang lebih rendah. Lebih banyak ruang untuk inovasi AI. Membangun yang lebih cerdas bersama @PrismaXai .❤️