Challenges in Local Inference and Supply Chain
أوه، أظن أن هناك كل هذه الطرق التي تكون فيها
سلسلة الإمداد، تبدو
غير بديهية إطلاقًا. أمم،
أحد أمثلة ذلك هو أن الناس—
كثير من الناس يريدون استدلالًا محليًا، ويفترضون بطريقة ما
أن المشكلة
قد حُلّت الآن لأننا سنحصل على نماذج مفتوحة المصدر،
وسنتمكن
من تشغيلها على حواسيبنا، ولذلك لن نحتاج إلى كل هذه الأشياء
في
مركز البيانات. لكن من منظور التخصيص العالمي
فعليًا،
من السيئ جدًا، أن يكون لدى الجميع
كمية كبيرة من
إمدادات العالم المحدودة من ذاكرتي DRAM في حواسيبهم الخاصة
وأن تُستخدم
مم.
خمسة بالمئة من الوقت. فأنت تريد أقصى قدر من الاستخدام في
السحابة إذا كنت
تحاول التعامل مع هذه البيئة المقيّدة جدًا بالإمدادات.
و، وبطريقة ما، حدس الجميع، ح- حدس العديد من الناس
هو عكس ذلك
End of transcript · 121 words · machine translated
Original transcript (English)
Oh, I think there are like all of these ways where the supply chain, it's just like super non-obvious. Um, an example of this is people-- A lot of people want local inference, and somehow they assume
that like the problem is solved now because we're gonna have open source models, and we're gonna be able to run them on our computers, and so we're not gonna need all this stuff in the
data center. But from like a global allocation perspective, actually, it's quite terrible to have everybody like have a bunch of the world's limited supply of DRAM sitting in their own computer
and being used- Mm. -five percent of the time. Like you want maximum utilization in the cloud if you're trying to like deal with this very supply-constrained environment.
And, and somehow everyone's i- m-many people's intuition is the opposite of that