VKAE tizimi GPU samaradorligini 23 baravarga oshiradi — Ixbt.com
Sun’iy intellekt (AI) sanoatida hisoblash resurslari uchun poyga davom etayotgan bir paytda, asosiy ehtiyor yangi modellarni yaratishdan rather, mavjud infratuzilma samaradorlikka oshiriladi. Bu haqda Zamin.uz xabar berdi.
Vidraft kompaniyasi tomonidan taqdim etilgan VKAE inferens tezlashtirish tizimi ushbu yo‘nalishda ulkan sakrashni amalga oshirdi. Ishlab chiquvchilarning ta’kidlashicha, yangi texnologiya apparat qismini ozgartirmasdan turib, mavjud GPU (grafik protsessorlar) unumdorligini ayrim ssenariylarda 23 baravarga oshirish imkonini beradi.
Bu haqda Ixbt.com xabar beradi. Ushbu texnologiyaga bo‘lgan qiziqish zamonaviy AI servislarining iqtisodiyot bilan bog‘liq.
Katta til modelini o‘qitish bir marta amalga oshirilsa-da, uning inferens jarayoni — ya’ni foydalanuvchi so‘rovlariga javob generatsiya qilish bosqichi doimiy ravishda davom etadi. Aynan inferens xarajatlari bulutli xizmatlar va korporativ sun‘iy intellekt platformalarining asosiy ekspluatatsiya xarajatlarini belgilaydi.
VKAE tizimi mavjud tezlatkichlarning o‘ziga xos “dasturiy kengaytmasi” sifatida namoyon bo‘ladi. Yangi avlod optimizatsiyasi Mikrosxema ishlab chiqaruvchilari yangi avlod GPU qurilmalarini yaratishga ehtibor qaratsa, VKAE kabi tizimlar past darajadagi dasturiy ta’minotni optimallashtirish orqali bor imkoniyatdan maksimal foydalanishga intiladi.
Bu jarayon hisoblash yadrolari va vazifalarni rejalashtirish mexanizmlarini qayta ko‘rib chiqishni o‘z ichiga oladi. Ixbt.com ma’lumotiga ko‘ra, sinovlar NVIDIA B200 grafik tezlatkichida o‘tkazilgan va natijalar kutilganidan ham yuqori bo‘ldi.
Sinovlar davomida bir nechta modellar boyicha bazaviy tizimlarga nisbatan bir necha barobar yuqori tezlik qayd etildi. Eng muhimi, ishlab chiquvchilar o‘lchovlar davomida javoblar sifatining pasayishi yoki modellarning aniqligi yomonlashishi kuzatilmaganini alohida ta’kidlamoqda.
Bu AI tizimlarining ishonchliligini saqlab qolgan holda xarajatlarni keskin kamaytirish imkonini beradi. Eng hayratlanarli natijalardan biri Qwen3.5-35B-A3B modeli namoyishida qayd etildi.
Yuqori darajadagi parallel yuklama ostida tizim soniyasiga 10 mingdan ortiq token (matn birligi) generatsiya qilish unumdorligini ko‘rsatdi. Biroq, real sharoitdagi turli xil so‘rovlar uchun bu ko‘rsatkich soniyasiga taxminan 455 tokenni tashkil etgan.
Bu shuni anglatadiki, samaradorlik ko‘rsatkichi bevosita yuklama xarakteriga bog‘liq. Integratsiya va ochiqlik VKAE tizimining o‘ziga xos jihatlari quyidagilardan iborat: NVIDIA B200 kabi zamonaviy tezlatkichlarda yuqori chiqaruvchanlik; OpenAI API interfeyslari bilan to‘liq mos kelishi; Mavjud infratuzilmaga deyarli o‘zgarishsiz integratsiyaarsiz integratsiya qilish imkoniyati; Natijalarning qayta takrorlanuvchanligi va shaffofligi.
Loyiha mualliflarining fikricha, natijalarni mustaqil ravishda tekshirish imkoniyati bunday texnologiyalarga bo‘lgan ishonchning asosiy mezoni bo‘lishi kerak. Shu sababli, ishlab chiquvchilar model vaznlari va optimallashtirish jarayonlarini tekshirishda VKAE tizimi yordamchi vositaga aylanadi.
Bu texnolog
