另外,AI推理和训练在硬件架构上也有所不同,推理更倾向于使用专用加速器,而训练则更多依赖通用计算设备。随着技术的发展,AI推理和训练的界限逐渐模糊,一些新型架构如可重构计算试图将两者融合,以实现更高效的人工智能应用。总结:AI推理与训练在人工智能系统中扮演不同但同等重要的角色,它们相互依赖,共同推动人工智能技术...
由于资源有限,组织需要平衡训练和推理的不同需求。提高模型性能通常涉及战略性权衡。 例如,在推理期间增加计算资源可以提高性能,将成本分摊到时间上,并可能减少对密集训练的需求。但情况也可能相反;在训练中优先分配计算资源可以产生一个非常高效的模型,从而在推理时需要较少的计算资源。每种方法都有其优缺点。 过度训练...
训练芯片与推理芯片 根据AI大模型对 AI 芯片需求不同，可以将 AI 芯片分为训练芯片和推理芯片。训练是指通过大数据训练出一个复杂的大模型，通过大量数据的训练确定网络中权重和偏置的值，使其能够适应特定的功能。训练芯片主要用于机器学习和深度学习的训练过程。需要通过大量的数据进行学习，以便能够对新的未知的数据...