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Baud è una piattaforma di calcolo AI progettata per rendere più efficienti l'addestramento e l'inferenza della rete neurale attraverso hardware e software specializzati. Utilizza un'architettura ASIC priva di moltiplicatori e una rappresentazione aritmetica che comprime le reti neurali sostituendo le operazioni di moltiplicazione computazionalmente costose con addizioni. Questo approccio ha lo scopo di ridurre la complessità dell'hardware, il consumo energetico e i requisiti di elaborazione per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale.
La piattaforma include un compilatore progettato per convertire i modelli esportabili da PyTorch nel formato ottimizzato di Baud, supportando l'addestramento e l'inferenza per le moderne architetture AI. I carichi di lavoro disponibili includono pre-addestramento, perfezionamento, apprendimento per rinforzo post-addestramento e inferenza del modello. Baud fornisce inoltre l'accesso a un primo cluster per organizzazioni e sviluppatori che valutano l'elaborazione accelerata dell'intelligenza artificiale, l'ottimizzazione della rete neurale e un'efficiente infrastruttura di apprendimento automatico.
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