Entiende el NVIDIA B300, la plataforma HGX B300 y el BIZON X9000 G5. Analizamos el vídeo con benchmark de Kimi K3 y vLLM para hasta 128 usuarios, además de memoria, red, energía y criterios de evaluación.
Quando uma aplicação de IA precisa raciocinar, chamar ferramentas e responder para muitas pessoas ao mesmo tempo, não basta contar FLOPS: a latência para gerar cada token, a memória e a comunicação entre aceleradores passam a definir a experiência. O vídeo abaixo apresenta o Cerebras CS-4, sistema de rack baseado em processadores do tamanho de … Read more
Se você já rodou um LLM local com Ollama ou llama.cpp, sabe que funciona muito bem — para uma ou duas pessoas. Quando a demanda vira uma API que precisa atender dezenas de requisições simultâneas, o jogo muda: a GPU fica ociosa esperando, a memória se fragmenta e a vazão despenca. É exatamente esse problema … Read more
