訓練模型是後端運行，計劃好了可以用多個SERVER一起訓，不一定非要好的GPU，模型輸出在前端，速度要快，因為人在等結果

所有跟帖： 

• 那是老的ML的做法。Transformer是pre-train（模型自學生成以後用訓練微調）。學習的時候需要大規模並行。 -uptrend- ♂ (0 bytes) () 02/21/2024 postreply 08:27:21

• Pre-trained Model是一直需要的，可以Freezing a layer， 不可能完全一邊學習一邊輸出的， -testmobile- ♀ (0 bytes) () 02/21/2024 postreply 08:32:06

• 實事擺在那裏。GROQ的AI隻是輸出快，智能不夠的AI有用嗎？就像挑戰iPhone的手機一大堆，但芯片低能，沒用。 -uptrend- ♂ (0 bytes) () 02/21/2024 postreply 08:36:29

• 前端和後端是兩種架構，後端的複雜邏輯很難放到GPU裏，GPU是處理簡單的並發，microservices是後端的大方向， -testmobile- ♀ (328 bytes) () 02/21/2024 postreply 08:45:15

• NVDA 的新架構, 在一個巨大的Superchip上同時提供AI 和Kubernetes 服務。 -uptrend- ♂ (0 bytes) () 02/21/2024 postreply 11:08:54