Nella corsa per rendere l'intelligenza artificiale più veloce, più efficiente e ampiamente accessibile, il fulcro spesso cade sulle GPU. Dominano la inferenza e la formazione AI, ma la loro prominenza lascia una domanda importante: cosa succede al di fuori dei sistemi guidati da GPU? Mentre le organizzazioni cercano soluzioni scalabili che non si basano su hardware costoso o limitato, le CPU stanno tornando al focus. Ottimizzare i carichi di lavoro AI su queste architetture non GPU non è più opzionale; sta diventando essenziale. È qui che Rajalakshmi Srinivasaraghavan ha costruito la sua esperienza. Ricercatore e ingegnere con radici profonde nel settore dell'informatica ad alte prestazioni, ha dedicato la sua carriera a raffinare la inferenza AI sulle CPU. Il suo viaggio mescola i progressi tecnici con la collaborazione guidata dalla comunità. "Collaborando con le comunità open-source, siamo stati in grado di pubblicare ottimizzazioni all'avanguardia che accelerano le prestazioni su tutti i carichi di lavoro dell'IA", afferma. "Questo sforzo ha rafforzato l'ecosistema nel suo complesso e ha posizionato il nostro team come un giocatore chiave nel computing scalabile e ad alte prestazioni". Mentre molti nel campo si concentrano sugli approcci centrati sulla GPU, Rajalakshmi ha dimostrato come i miglioramenti mirati della CPU portino a risultati reali.Il suo team ha dato priorità ai pacchetti software chiave per l'ottimizzazione della CPU, producendo notevoli miglioramenti delle prestazioni. "Abbiamo raggiunto un miglioramento delle prestazioni fino al 50% sul hardware di prossima generazione identificando e ottimizzando i flussi di lavoro critici dell'IA", spiega. Questi risultati dimostrano che le organizzazioni possono estendere le risorse esistenti mentre si preparano per la prossima ondata di implementazione dell'IA. La sua influenza all'interno delle organizzazioni va oltre la codifica. Ha guidato il lancio dell'integrazione continua (CI) costruisce su un ampio set di pacchetti, l'automazione dei test e l'integrazione. "Questa automazione ha migliorato l'affidabilità e liberato le risorse per concentrarsi sullo sviluppo di base", dice. L'impatto è stato immediato: cicli di innovazione più veloci e ottimizzazioni software che potrebbero tenere il passo con le esigenze hardware in evoluzione. Rajalakshmi ha anche guidato i nuovi ingegneri, trasmettendo le conoscenze tecniche e strategiche necessarie per l'ottimizzazione della CPU. "L'empowerment di nuovi membri ha assicurato che i miglioramenti delle prestazioni non fossero solo vittorie uniche, ma parte di una traiettoria a lungo termine", riflette. Ha affrontato uno degli ostacoli ricorrenti del settore ottimizzando e convalidando il codice nei simulatori prima del rilascio dell'hardware. Questo approccio proattivo ha permesso alle squadre di catturare i problemi in anticipo e lanciare pile di software pienamente funzionali insieme al nuovo hardware. “Ciò significava che la nostra pila di software era pienamente funzionale e pronta per la produzione il primo giorno”, afferma. L’impatto si estende anche alla ricerca e all’università. Documenti come “Modeling Matrix Engines for Portability and Performance” e “A Matrix Math Facility for Power ISA Processors” evidenziano il suo impegno nel collegare la teoria con le applicazioni pratiche. Guardando avanti, vede una crescente domanda di soluzioni scalabili che vanno oltre le GPU. Crede che il futuro sta nell'allineamento più stretto tra hardware e software. "Trasportando da vicino le tendenze del settore e anticipando i cambiamenti, abbiamo integrato capacità prospettive in hardware e software", afferma. Sottolinea la necessità per l'industria di adottare una visione più inclusiva dell'infrastruttura AI. L'ottimizzazione della inferenza sulle CPU e altre architetture non GPU non è un piano di backup; è un modo per costruire ecosistemi AI più accessibili, resilienti e accessibili. Come conclude, "La base per il successo a lungo termine nell'IA sta costruendo soluzioni che evolvono con l'hardware e la scala con la domanda". In un mondo focalizzato sulle GPU, Rajalakshmi ci mostra che la vera innovazione spesso cresce in spazi trascurati.La sua attenzione si rivolge alle CPU, aprendo nuove possibilità per la distribuzione di AI e costruendo un futuro in cui l'IA si sente più equo, efficiente e sostenibile. Questa storia è stata distribuita come un rilascio da Kashvi Pandey sotto HackerNoon's Business Blogging Program. Questa storia è stata distribuita come un rilascio da Kashvi Pandey sotto HackerNoon's Business Blogging Program.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Questo audio è prodotto nella lingua originale della storia!

Ottimizzazione dell'intelligenza artificiale sull'architettura non GPU di Rajalakshmi Srinivasaraghavan

About Author

COMMENTI

CARTELLINI

QUESTO ARTICOLO È STATO PRESENTATO IN

Related Stories

HackerNoon - A User Experience Analysis: Part 2

How to Mint Your Name.HackerNoon Web3 Identity Namespace

The Ultimate FAQ Guide to HackerNoon's Business Blogging

Meet Dealscard, Winner of Startups of The Year 2024 in Ghaziabad/Deal Aggregator

HackerNoon - A User Experience Analysis: Part 2

How to Mint Your Name.HackerNoon Web3 Identity Namespace

The Ultimate FAQ Guide to HackerNoon's Business Blogging

Meet Dealscard, Winner of Startups of The Year 2024 in Ghaziabad/Deal Aggregator

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps