Машинное обучение RU: post #3512 — TG.ME

⚡️ Для AI-агентов скорость инференса становится критичнее, чем для обычного чата

WSJ отмечает две главные вычислительные проблемы agentic AI:

* обработка огромного контекста
* генерация токенов с минимальной задержкой

Причина простая: один агентный сценарий может включать сотни последовательных inference-шагов. Даже небольшая задержка на каждом из них быстро складывается в минуты.

NVIDIA Groq 3 LPX как раз нацелен на эти миллисекунды:

* детерминированное планирование через компилятор
* 128 ГБ SRAM на стойку
* заранее спланированные передачи между чипами
* меньше накладных расходов на small-batch workloads

https://www.wsj.com/cio-journal/nvidias-groq-chip-will-shape-ai-agent-usability-b2e076cd
👍4🔥3❤2
August 26, 2026 1.4K 17