cpu.
ASR на CPU. Как выбрать бэкенд, настроить Triton и не потерять в точности
Привет, Хабр! Меня зовут Владимир Никулин, я технический лидер команды продуктивизации нейросетевых решений в MWS AI. Мы развиваем платформу синтеза и распознавания речи Audiogram, которая, в свою очередь, является частью еще более масштабной платформы для создания ИИ-агентов — MWS AI Agents Platform.Часто нашим заказчикам нужно компактное коробочное решение, которое можно запустить на CPU при отсутствии GPU или для простой экономии ресурсов. В этом материале по следам своего же доклада на AiConf на примере нашего модуля автоматического распознавания речи (Automatic Speech Recognition или кратко — ASR) я расскажу:
Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1
Go-код никогда не исполняется напрямую.Любая строка Go превращается в машинные инструкции, которые выполняет CPU.В этой статье мы разберём:1) Какие инструкции генерирует компилятор Go2) Как выглядит Go assembler3) И что на самом деле выполняет процессорДумаю с обзором и общими положениями
Шахматная партия архитекторов: Arm разрушает 35-летний нейтралитет для собственных ИИ-процессоров
Представьте себе автоспортивное конструкторское бюро, которое тридцать пять лет чертило безупречные двигатели для всего пелотона Формулы-1, но никогда не выставляло на трассу собственный болид. Британская Arm Holdings десятилетиями была такой абсолютной «Швейцарией» Кремниевой долины. Она была невидимым фундаментом вычислений, продавая интеллектуальную собственность и лицензии на архитектуру всем: от Apple до Qualcomm и Nvidia. Никакого физического производства, только идеальные чертежи.
Процессоры снова в деле: Intel и AMD ловят волну спроса на CPU из-за агентного ИИ
Гендиректор AMD Лиза Су с серверным чипом. Источник.
Почему серверная архитектура стала именно такой и что изменится уже в ближайшем будущем
Привет! На связи Дима Шиченко, руководитель отдела разработки встроенных систем
Запускаем AI-ассистента на бесплатном CPU: Qwen2.5 + Gradio + Hugging Face Spaces
Каждый раз, когда кто-то говорит про запуск LLM, возникает вопрос: "А где взять GPU?" Облачные GPU стоят денег, локальные видеокарты стоят ещё больших денег, а бесплатные GPU-тиры исчезают быстрее, чем появляются.Но что если можно запустить полноценного AI-ассистента вообще без GPU? На обычном CPU. Бесплатно. С хорошей поддержкой русского языка. И развернуть его за 15-20 минут.Эта статья адресована начинающим специалистам в области машинного обучения и data science. Если вы только знакомитесь с экосистемой ML-инструментов, здесь вы найдёте подробное введение в два замечательных инструмента: Gradio
Обучение ИИ-моделей на обычном ЦП
Ещё раз о ЦП для машинного обучения в эпоху дефицита мощностей GPU
VR без укачиваний, или Как оптимизировать Unity-проекты, чтобы игроки не снимали шлем через 5 минут
Представьте ситуацию: на демо клиент испытывает VR-тренажер «Работы на высоте». Легкий ветерок, стальной пролет, панорама города. Красота. Клиент поднимается по лестнице, останавливается на краю и с восхищением говорит: «Как круто вы сделали, что от вида вниз у меня голова закружилась!» Мы переглядываемся. Потому что «круто» — это не мы сделали. Это заслуга плохой оптимизации раннего прототипа.
