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Baud est une plate-forme de calcul d'IA conçue pour rendre la formation et l'inférence des réseaux neuronaux plus efficaces grâce à du matériel et des logiciels spécialisés. Il utilise une architecture ASIC sans multiplicateur et une représentation arithmétique qui compresse les réseaux de neurones tout en remplaçant les opérations de multiplication coûteuses en calcul par des ajouts. Cette approche vise à réduire la complexité matérielle, la consommation d'énergie et les exigences de calcul pour les charges de travail d'intelligence artificielle.
La plate-forme comprend un compilateur conçu pour convertir les modèles exportables par PyTorch au format optimisé de Baud, prenant en charge la formation et l'inférence pour les architectures d'IA modernes. Les charges de travail disponibles incluent la pré-formation, le réglage fin, l'apprentissage par renforcement après la formation et l'inférence de modèle. Baud donne également accès à un premier cluster pour les organisations et les développeurs évaluant le calcul accéléré de l'IA, l'optimisation des réseaux neuronaux et une infrastructure d'apprentissage automatique efficace.
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