In passato, gli LLM alla base dell’IA generata erano solitamente grandi e complessi e la scala della loro infrastruttura operativa era inevitabile, ma negli ultimi anni si è assistito a un aumento di LLM più piccoli e più efficienti con un numero di parametri molto inferiore.
Questa maturità delle tecnologie legate all’IA ha portato a una tendenza ad abbandonare i tradizionali ambienti di esecuzione dell’IA centralizzati per passare a un’esecuzione dell’IA più vicina all’edge o all’edge stesso.

Si prevede che la possibilità di eseguire l’IA su PC, dispositivi intelligenti e IoT aumenterà drasticamente l’efficienza energetica e dei costi e ridurrà al minimo la latenza per ottenere risultati di calcolo.
Inoltre, il funzionamento tradizionale dei grandi carichi di lavoro dell’IA mancava di agilità e vi erano molte preoccupazioni sulla sicurezza dei server che costituiscono l’infrastruttura di esecuzione operativa per l’IA e l’LLM, nonché sull’aumento del consumo energetico dei data center.

La soluzione che ha attirato l’attenzione è una combinazione di piattaforma informatica e CPU dedicate in grado di gestire funzioni e carichi di lavoro AI all’avanguardia.
La soluzione è basata sull’open source, il che significa che può essere adattata istantaneamente a nuovi modelli di IA grazie alla potenza della comunità ed è altamente personalizzabile.
Scoprite come l’esecuzione di carichi di lavoro di IA ai margini sta diventando una realtà e le sfide che devono affrontare gli ambienti di esecuzione di IA su larga scala.

Il documento spiega anche come queste sfide possono essere risolte dall’IA edge e come le soluzioni CPU possono contribuire; se state pensando di utilizzare l’IA generata dall’edge, fate riferimento a questa sezione.