La velocidad de iteración de los chips es sorprendentemente rápida, y un lote de procesadores sólidos en rendimiento son eliminados directamente porque no alcanzan los estándares de «nivel insignia». Este tipo de desperdicio es realmente lamentable. Una idea que vale la pena considerar es: en lugar de acumular estos hardware «casi de primera clase» como desechos, sería mejor tejer una red con ellos mediante un diseño de algoritmos ingenioso. La magia de la computación distribuida reside precisamente aquí: unos cientos de GPU de gama media a alta trabajan juntas, y mediante una planificación de tareas y un equilibrio de carga razonables, pueden asumir completamente las tareas de inferencia que originalmente requerirían una tarjeta aceleradora de nivel superior. De esta manera, se activa la capacidad de hardware dormido y se impulsa el espacio de imaginación tecnológica.
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BearMarketSage
· hace2h
Vaya, esta idea es realmente genial, juntar varias tarjetas nuevas por unos pocos cientos de yuanes para formar un equipo y realmente poder jugar con las tarjetas superiores.
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SnapshotBot
· hace2h
De verdad, tirar una pila de chips de segunda línea sería una lástima; ensamblarlos para ejecutar distribución resulta mucho más eficiente y atractivo.
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TradFiRefugee
· hace2h
Esta idea es realmente genial, el grupo de tarjetas de nivel medio hace tareas de tarjetas principales, solo que el algoritmo debe mantenerse al día.
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MEVSandwichVictim
· hace2h
Jaja, esta idea es interesante, acumular las tarjetas viejas y conectarlas realmente ahorra trabajo.
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EthSandwichHero
· hace2h
Esta idea es bastante interesante, usar viejos conjuntos de chips como nuevos chips, pero lo realmente importante es si los algoritmos pueden realmente mantenerse al día.
La velocidad de iteración de los chips es sorprendentemente rápida, y un lote de procesadores sólidos en rendimiento son eliminados directamente porque no alcanzan los estándares de «nivel insignia». Este tipo de desperdicio es realmente lamentable. Una idea que vale la pena considerar es: en lugar de acumular estos hardware «casi de primera clase» como desechos, sería mejor tejer una red con ellos mediante un diseño de algoritmos ingenioso. La magia de la computación distribuida reside precisamente aquí: unos cientos de GPU de gama media a alta trabajan juntas, y mediante una planificación de tareas y un equilibrio de carga razonables, pueden asumir completamente las tareas de inferencia que originalmente requerirían una tarjeta aceleradora de nivel superior. De esta manera, se activa la capacidad de hardware dormido y se impulsa el espacio de imaginación tecnológica.