AI infrastructure

Αξιολόγηση υποδομής GPU neocloud από τεχνική ομάδα σε data center

GPU neoclouds το 2026: τι αγοράζεις πραγματικά πέρα από την τιμή ανά ώρα

Τα GPU neoclouds δεν συγκρίνονται μόνο στην τιμή ανά ώρα. Δείτε workload, clusters, ισχύ, SLA, συμβόλαια και πραγματικό κόστος πριν από την επιλογή provider.

ΠερισσότεραGPU neoclouds το 2026: τι αγοράζεις πραγματικά πέρα από την τιμή ανά ώρα
Μηχανικός αξιολογεί speculative decoding με DSpark σε server και edge laptop

Speculative decoding με DSpark: πώς το AI απαντά γρηγορότερα χωρίς να αλλάζει αποτέλεσμα

Το speculative decoding με DSpark επιταχύνει το LFM2.5 χωρίς αλλαγή της greedy εξόδου. Δείτε πώς λειτουργεί, τι έδειξαν H100 και M4 Max και πώς σχεδιάζεται ασφαλές production pilot.

ΠερισσότεραSpeculative decoding με DSpark: πώς το AI απαντά γρηγορότερα χωρίς να αλλάζει αποτέλεσμα
Ομάδα υποδομών αξιολογεί ένα self-hosted AI agent harness σε ασφαλές περιβάλλον λειτουργίας

AI agent harnesses: έλεγχος, κόστος και το πραγματικό τίμημα του self-hosting

Τα AI agent harnesses υπόσχονται model routing και έλεγχο, αλλά το self-hosting συμφέρει μόνο όταν το συνολικό κόστος και η επιχειρησιακή ευθύνη μετρηθούν μαζί.

ΠερισσότεραAI agent harnesses: έλεγχος, κόστος και το πραγματικό τίμημα του self-hosting
Μηχανικός ελέγχει κατανεμημένη AI υποδομή για MoonEP και MoE μοντέλα

MoonEP: πώς η εξισορρόπηση των AI experts αλλάζει την υποδομή των MoE μοντέλων

Το MoonEP εξισορροπεί τα AI experts στα MoE μοντέλα με redundant experts, zero copy και στατικά shapes. Δείτε benchmarks, απαιτήσεις και κριτήρια υιοθέτησης.

ΠερισσότεραMoonEP: πώς η εξισορρόπηση των AI experts αλλάζει την υποδομή των MoE μοντέλων
Ομάδα υποδομών αξιολογεί απόδοση GLIDE για LLM μεγάλου context

GLIDE: πώς η υβριδική προσοχή μειώνει το κόστος των LLM μεγάλου context

Το GLIDE κατανέμει softmax και linear attention ανά layer για να μειώσει το KV-cache I/O στα LLM μεγάλου context. Τι έδειξαν οι δοκιμές σε Llama-3-8B και Mistral-7B, πού βοηθά το LoRA και γιατί κάθε deployment χρειάζεται δικά του quality και latency tests.

ΠερισσότεραGLIDE: πώς η υβριδική προσοχή μειώνει το κόστος των LLM μεγάλου context
Υποδομή για latency-aware LLM routing σε παραγωγικό περιβάλλον AI

LLM routing με επίγνωση καθυστέρησης: όταν η ταχύτητα γίνεται μέρος της ποιότητας

Το latency-aware LLM routing συνδυάζει ποιότητα, κόστος και χρόνο μέχρι το πρώτο token. Τι δείχνει η νέα έρευνα και πώς μεταφράζεται σε παραγωγική αρχιτεκτονική AI.

ΠερισσότεραLLM routing με επίγνωση καθυστέρησης: όταν η ταχύτητα γίνεται μέρος της ποιότητας