大規模な言語モデルには、トレーニングを受け、推論を実行するために、多くのハードウェアリソースが必要です。GPT-J、OPT、Bloomのトレーニングのためのハードウェア要件は何ですか？また、推論を実行するための要件は何ですか？
機械学習の推論には必要な3つの重要なコンポーネントがあります。データソース、データを処理するための機械学習システム、およびデータ宛先です。GPUは、今日の機械学習アプリケーションの開発において重要な役割を果たします。機械学習アプリケーション用のGPUを選択するとき、いくつかのメーカーから選択できます。CUDAコアは、汎用並列コンピューティングタスクに適していますが、テンソルコアは深い学習や大規模なマトリックス操作を含むAIワークロードに適しています。