Puce Apple Silicon aux performances exceptionnelles pour le développement mobile et l'inférence edge.
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Outils, frameworks et modèles pour l'IA locale
12 ressources trouvées pour "Inferenza"
Outils, frameworks et modèles pour l'IA locale
12 ressources trouvées pour "Inferenza"
Puce Apple Silicon aux performances exceptionnelles pour le développement mobile et l'inférence edge.
Il Mac più potente di Apple: M5 Ultra, primo chip a quattro die (due M5 Max uniti da UltraFusion), fino a 36 core CPU, 80 core GPU e 512GB di memoria unificata a 1,2 TB/s. Pensato per modelli frontier-class in locale: MoE da centinaia di miliardi di parametri e RAG su corpora enormi, senza cloud. Il clustering RDMA di più unità porta fino a 3× l'inferenza distribuita.
GPU datacenter de 80 Go de HBM2e : la référence pour le training et l'inférence en datacenter. Exige des serveurs dédiés et une alimentation enterprise.
Le GPU datacenter haut de gamme avec 80 Go de HBM3 : le top de gamme pour le training et l'inférence de grands modèles. Uniquement en configuration enterprise.
Le GPU grand public le plus abordable avec 12 Go de VRAM : le point d'entrée pour l'inférence locale. Fait tourner confortablement les modèles 7-8B quantisés.
16 Go de VRAM à un prix entry-level : le bon choix pour les modèles 13-14B quantisés. Bonne autonomie pour un usage personnel.
16 Go de VRAM avec 672 Go/s de bande passante : des performances haut de gamme à prix contenu. Parmi les meilleurs rapports VRAM/prix.
La carte graphique grand public la plus puissante au monde pour l'entraînement local et l'inférence haute vitesse.
Blackwell GB205 di fascia media: 12GB GDDR7 su bus 192-bit (672 GB/s), 6.144 CUDA core, 250W. Supporto completo ai formati FP4/FP8 per l'inferenza. Lancio a 549 USD, marzo 2025.
16 Go de GDDR7 avec 960 Go/s de bande passante : le GPU Blackwell de milieu de gamme. Vitesse de décodage nettement supérieure aux générations précédentes.
Le GPU grand public le plus rapide au monde : 32 Go de GDDR7 et 1 792 Go/s de bande passante. Le choix top pour l'inférence locale sans passer au datacenter.
Ordinateur à carte unique avec une CPU ARM Cortex-A76 8 cœurs et 2 à 16 Go de RAM : la référence pour apprendre et exécuter de petits modèles d'IA locale en inférence sur CPU.