In diesem Tutorial erkunden wir die kachelbasierte GPU-Programmierung von NVIDIA mit TileGym und erstellen einen Colab-Workflow, der auf unterschiedlicher Hardware läuft. Wir untersuchen die CUDA-Umgebung, probieren das echte cuTile-Backend aus und greifen auf Tr zurück.
Rechenleistung, Energie und Rechenzentrumskapazität entscheiden darüber, wie kostengünstig KI betrieben werden kann. Infrastrukturverschiebungen zeigen sich Wochen später in den Inferenzkosten.
In dieser Geschichte erwähnte Unternehmen und Modelle – öffnen Sie ihre Seiten und sehen Sie die aktuellen Preise
Zusammenfassungen werden nur zu Informationszwecken aggregiert – folgen Sie dem Quelllink für die vollständige Geschichte. Demo-Einträge dienen der Veranschaulichung.