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Velocidade IA
Para a Babel, a velocidade da IA pode ser analisada em vários contextos, como o desempenho do hardware, a supercomputação na nuvem e a velocidade das aplicações. No domínio da inteligência artificial, a velocidade da IA melhora a velocidade do consumo de dados e do processamento de dados e aplicações, tirando partido das placas gráficas (GPU).
A Inteligência Artificial e a utilização da supercomputação estão intimamente relacionadas e desempenham um papel crucial no mundo tecnológico.
A velocidade e o seu papel na IA: As GPUs foram concebidas para realizar operações matemáticas rapidamente e em paralelo num modelo de processamento em grelha, o que as torna ideais para lidar com os cálculos e o processamento de dados exigidos pela IA e pelas vastas quantidades de dados existentes.
Alguns exemplos de melhorias na velocidade da IA
- DLSS (Deep Learning Super Sampling): tecnologia GPU que utiliza algoritmos de Deep Learning para analisar fotogramas de videojogos em tempo real, aliviando a GPU do esforço de renderização e aumentando a taxa de fotogramas sem perda de qualidade gráfica.
- XeSS (Xe Super Sampling): equivalente da Intel ao DLSS da NVIDIA. Funciona de forma semelhante e foi concebido para melhorar a qualidade da imagem em tempo real.
- FSR (FidelityFX Super Resolution): tecnologia da AMD que utiliza algoritmos de IA para melhorar a resolução e a qualidade da imagem nos jogos.
- Todos estes dados da empresa são integrados nos dados e processos da organização nestes modelos treinados com pontuações optimizadas de +99%, fornecendo uma base para a diferenciação estratégica da concorrência.
