Gevir KI
Gevir KI
Gevir KI

Tag: LLM inferens

GPU-valg for LLM-inferens: A100 vs H100 vs CPU-offloading
  • January 25, 2026
  • Comments 5
  • Teknologi og kunstig intelligens

GPU-valg for LLM-inferens: A100 vs H100 vs CPU-offloading

Velg mellom NVIDIA A100, H100 og CPU-offloading for LLM-inferens i 2026. H100 er den beste valget for produksjon, mens CPU-offloading bare er egnet for testing. Pris, hastighet og fremtidssikring er avgjørende.
Read More

Categories

  • Teknologi og kunstig intelligens (51)
  • Verktøy og plattformer (6)
  • Teknologi (1)

recent Posts

Sikkerhetsinnovasjoner i generativ AI: Kontekstuelle politikker og dynamiske grenser
Sikkerhetsinnovasjoner i generativ AI: Kontekstuelle politikker og dynamiske grenser
By Marvin Belen
Operasjonsmodell for innføring av LLM: Team, roller og ansvarsområder
Operasjonsmodell for innføring av LLM: Team, roller og ansvarsområder
By Marvin Belen
Arkitektur-først prompt-maler for vibe-kodingssesjoner
Arkitektur-først prompt-maler for vibe-kodingssesjoner
By Marvin Belen
Balansert treningdatakuratur: Hvordan sikre rettferdighet i store språkmodeller
Balansert treningdatakuratur: Hvordan sikre rettferdighet i store språkmodeller
By Marvin Belen
Adapter-lag og LoRA for effektiv tilpasning av store språkmodeller
Adapter-lag og LoRA for effektiv tilpasning av store språkmodeller
By Marvin Belen

Popular Tags

store språkmodeller generativ AI LLM RAG kvantisering GitHub Copilot vibe coding attention mekanisme språkmodeller prompt engineering Cursor Replit vibe koding AI-koding multimodal AI hallucinasjoner kunstig intelligens generative AI AI i utdanning layer normalization
Gevir KI

Recent Projects

Utdanning og veiledning med store språkmodeller: Personlig lærevei
Hvordan AI-høypresterende organisasjoner utnytter generativ AI gjennom arbeidsflytdesign og skalering
Cursor, Replit, Lovable og Copilot: Sammenligning av AI-verktøy for kodeutvikling i 2025
Residual Connections og Layer Normalization i Store Språkmodeller: Grunnleggende for stabil trening
Spars og dynamisk ruting i store språkmodeller: Hvordan AI blir mer effektiv uten å bli større

©2026 hjorthen.org. All rights reserved