tekoälytyökuormissa

Tekoälytyökuormissa viittaa laskentaresursseihin ja tehtäviin, joita tarvitaan tekoälymallien kouluttamiseen, käyttöönottoon ja ylläpitoon. Nämä työkuormat ovat tyypillisesti erittäin vaativia, ja ne edellyttävät merkittäviä määriä laskentatehoa, muistia ja tallennustilaa. Tekoälytyökuormat voidaan jakaa karkeasti koulutustyökuormiin ja päättelytyökuormiin.

Koulutustyökuormat ovat prosessi, jossa tekoälymallille syötetään suuria määriä dataa, jotta se voi oppia tunnistamaan malleja ja tekemään ennusteita. Tämä vaihe voi kestää tunteja, päiviä tai jopa viikkoja riippuen mallin monimutkaisuudesta, datan määrästä ja käytetystä laskentatehosta. Usein käytetään erikoistuneita laitteistoja, kuten grafiikkaprosessoreita (GPU) tai tensoriprosessoreita (TPU), nopeuttamaan tätä prosessia.

Päättelytyökuormat puolestaan tapahtuvat sen jälkeen, kun malli on koulutettu. Tässä vaiheessa mallia käytetään uusien, ennennäkemättömien tietojen käsittelyyn ja tulosten tuottamiseen. Vaikka päättely on yleensä vähemmän laskennallisesti vaativaa kuin koulutus, se voi silti olla intensiivistä, etenkin reaaliaikaisissa sovelluksissa, kuten autonomisissa ajoneuvoissa tai reaaliaikaisessa kieltenkääntämisessä. Tehokas päättely vaatii myös optimoitua laitteistoa ja ohjelmistoa. Tekoälytyökuormien hallinta on keskeinen osa tekoälyjärjestelmien tehokasta ja kustannustehokasta toimintaa.