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Old 24-10-2025, 10:41   #1
Redazione di Hardware Upg
www.hwupgrade.it
 
Iscritto dal: Jul 2001
Messaggi: 75166
Link alla notizia: https://www.hwupgrade.it/news/web/go...no_145290.html

Anthropic formalizza con Google Cloud la partnership che le garantirà accesso a un milione di unità di elaborazione tensoriale (TPU). L'accordo, del valore di decine di miliardi di dollari, prevede l'aggiunta di oltre 1 gigawatt di capacità computazionale entro il 2026 per supportare la crescita esponenziale dei modelli Claude



Click sul link per visualizzare la notizia.
Redazione di Hardware Upg è offline   Rispondi citando il messaggio o parte di esso
Old 24-10-2025, 17:41   #2
LMCH
Senior Member
 
Iscritto dal: Jan 2007
Messaggi: 6190
Ma da qualche parte spiegano che benefici ci sono aumentando la potenza di calcolo?

I dati "utili" da utilizzare cui espandere i modelli ormai li hanno esauriti, gli algoritmi utilizzato sono stati ottimizzati ma fondamentalmente sono ancora quelli di almeno una decina di anni fa.

L'unica notizia interessante è che circolano pubblicazioni sull'uso di circuiti analogici abbinati a memorie RERAM che permetterebbero di aumentare di 100 volte la potenza di calcolo a parità di consumi ... ma questo comporterebbe il buttare in discarica tutte le costose GPU attuali già acquistate o in fase di acquisto.
LMCH è offline   Rispondi citando il messaggio o parte di esso
Old 24-10-2025, 18:42   #3
s12a
Senior Member
 
L'Avatar di s12a
 
Iscritto dal: Jan 2008
Messaggi: 11161
I dati già utili saranno anche finiti (cosa estremamente dubbia. Sono finiti quelli di facile reperibilità), ma non c'è limite al numero di modi per utilizzarli o trasformarli in dati più utili, cosa che richiede potenza di calcolo.

La ricerca di architetture più efficienti e capaci inoltre non finisce mai e probabilmente presto verranno anche abbandonati modelli puramente testuali per passare a quelli che elaborano testo direttamente con la visione, che a quanto pare a parità di calcolo (secondo l'ultimo paper di DeepSeek) riescono a comprimere lo stesso in maniera assai più efficiente. Sarebbero anche più vicini a come il cervello umano legge il testo.
__________________
~
s12a è offline   Rispondi citando il messaggio o parte di esso
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