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Baud é uma plataforma de computação de IA projetada para tornar o treinamento e a inferência de redes neurais mais eficientes por meio de hardware e software especializados. Ele usa uma arquitetura ASIC sem multiplicadores e uma representação aritmética que comprime redes neurais enquanto substitui operações de multiplicação computacionalmente caras por adições. Esta abordagem destina-se a reduzir a complexidade do hardware, o consumo de energia e os requisitos de computação para cargas de trabalho de inteligência artificial. A plataforma inclui um compilador projetado para converter modelos exportáveis do PyTorch no formato otimizado do Baud, apoiando treinamento e inferência para arquiteturas modernas de IA. As cargas de trabalho disponíveis incluem pré-treinamento, ajuste fino, aprendizado por reforço pós-treinamento e inferência de modelo. Baud também fornece acesso a um cluster inicial para organizações e desenvolvedores que avaliam computação acelerada de IA, otimização de redes neurais e infraestrutura eficiente de aprendizado de máquina.
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