A
A

UMA

Az információáramlás soha nem volt olyan gyors, mint ma.
Nap mint nap rengeteg hasznos videós tartalom jelenik meg
a YouTube-on, ahol milliónyi órányi anyag várja a nézőket.
De mit tehetünk, ha nincs időnk végignézni a hosszú videókat,
mégis szeretnénk gyorsan megérteni a lényeget?

Itt lép be a képbe UMA, az Univerzális Média Asszisztens, egy innovatív megoldás, amely hiteles YouTube-videókat alakít át jól áttekinthető, szöveges összefoglalókká. Az UMA célja, hogy tömören, érthetően és pontosan bemutassa a videók tartalmát, így segítve a felhasználókat abban, hogy könnyen kiválaszthassák a számukra érdekes és hasznos tartalmakat. Ezek az összefoglalók gyors tájékozódási pontokat nyújtanak, és segítik a videók közötti hatékony navigálást.

  • Angol
  • Magyar
  • 27 perc
Alex Ziskind

Mac Studio cluster vs. M3 Ultra: melyik teljesít jobban a gépi tanulás terén?

Összehasonlítjuk a Mac Studio cluster és az Apple M3 Ultra teljesítményét nagy gépi tanulási modellek futtatásában, bemutatva az előnyöket és kihívásokat.

A videó összehasonlítja a Mac Studio cluster és az Apple M3 Ultra teljesítményét nagy gépi tanulási modellek futtatásában.

Részletezi a csúcskategóriás Nvidia GPU-k, mint a H100-as és RTX 5090-es modellek korlátait a költségek, energiafogyasztás és memória tekintetében.

Bemutatja, hogyan használja ki az Apple Silicon a CPU és GPU közötti memória megosztást, hogy hatékonyan kezelje a nagy modelleket.

A készítő több Mac Studiot kapcsol össze egy clusterbe, és különböző gépi tanulási modellekkel kísérletezik, mérve a teljesítményt tokenek másodpercenkénti számában.

Továbbá bemutatja az MLX Distributed és az Exo eszközök használatát a clusteringhez, valamint a modellek elosztásának, memóriakezelési problémáinak és optimalizálási kihívásainak megoldását.