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Baud es una plataforma informática de IA diseñada para hacer que el entrenamiento y la inferencia de redes neuronales sean más eficientes a través de hardware y software especializados. Utiliza una arquitectura ASIC sin multiplicadores y una representación aritmética que comprime las redes neuronales al tiempo que reemplaza operaciones de multiplicación computacionalmente costosas con sumas. Este enfoque tiene como objetivo reducir la complejidad del hardware, el consumo de energía y los requisitos informáticos para las cargas de trabajo de inteligencia artificial.
La plataforma incluye un compilador diseñado para convertir modelos exportables por PyTorch al formato optimizado de Baud, lo que respalda la capacitación y la inferencia para arquitecturas modernas de IA. Las cargas de trabajo disponibles incluyen entrenamiento previo, ajuste fino, aprendizaje por refuerzo posterior al entrenamiento e inferencia de modelos. Baud también proporciona acceso a un clúster inicial para organizaciones y desarrolladores que evalúan la computación con IA acelerada, la optimización de redes neuronales y una infraestructura eficiente de aprendizaje automático.
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