Baud ist eine KI-Rechenplattform für das Training, die Feinabstimmung und Inferenz neuronaler Netze mit spezieller Hardware, Software und einem Modell-Compiler.

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Baud ist eine KI-Rechenplattform, die darauf ausgelegt ist, das Training und die Inferenz neuronaler Netze durch spezielle Hardware und Software effizienter zu gestalten. Es nutzt eine multiplikatorfreie ASIC-Architektur und eine arithmetische Darstellung, die neuronale Netze komprimiert und gleichzeitig rechenintensive Multiplikationsoperationen durch Additionen ersetzt. Dieser Ansatz soll die Hardwarekomplexität, den Stromverbrauch und die Rechenanforderungen für Workloads mit künstlicher Intelligenz reduzieren.

Die Plattform umfasst einen Compiler, der PyTorch-exportierbare Modelle in das optimierte Baud-Format umwandelt und so Training und Inferenz für moderne KI-Architekturen unterstützt. Zu den verfügbaren Workloads gehören Vortraining, Feinabstimmung, verstärkendes Lernen nach dem Training und Modellinferenz. Baud bietet außerdem Zugang zu einem frühen Cluster für Organisationen und Entwickler, die beschleunigtes KI-Computing, neuronale Netzwerkoptimierung und eine effiziente Infrastruktur für maschinelles Lernen evaluieren.

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