Dai benchmark AI di Geekbench 7 agli aggiornamenti di ROCm di AMD fino agli aumenti di prezzo delle GPU Nvidia, il panorama hardware sta evolvendo rapidamente per supportare l'inference AI locale. Google, Meta e AMD investono massicciamente in silicio personalizzato e strumenti per sviluppatori.
Nvidia si prepara ad aumentare i prezzi delle sue GPU GeForce RTX fino al 30%. Questa mossa ha implicazioni significative per le strategie di deployment AI on-premise, aumentando il Total Cost of Ownership e spingendo le aziende a riconsiderare l'har...
L'ultimo report di DIGITIMES fotografa un'ondata di investimenti infrastrutturali guidata da Google e Meta, trainati dalla crescita dei Large Language Models. Tra silicio personalizzato e cloud sempre più chiusi, AI-RADAR analizza le implicazioni per...
AMD ha annunciato all’evento Advancing AI un ciclo di rilascio rigoroso di sei settimane per la piattaforma ROCm. Una cadenza che promette prevedibilità e stabilità per sviluppatori e amministratori di sistema, colmando un divario storico con NVIDIA....
AMD ha annunciato ROCm.ai, una piattaforma dedicata all’intelligenza artificiale agentica, promettendo guadagni in inference fino a 3.3x. L’iniziativa rafforza la strategia software dell’azienda in un settore sempre più orientato a deployment on‑prem...
Meta e Google collaborano per portare il DSL Helion sulle cloud TPU. Il compilatore genera codice Pallas ottimizzato, scegliendo tra due strategie di pipeline in base alla lunghezza della sequenza. Con flash attention, raggiunge 838 TFLOPs su TPU v7....
Geekbench 7 introduce benchmark AI, carichi multimediali realistici e supporto CUDA. Non più solo numeri sintetici, ma metriche che contano per chi esegue LLM in locale. Un segnale che il benchmarking evolve verso l’era dell’inference on-premise.
Con l'aggiornamento su GitHub poco prima del keynote di Lisa Su, AMD rafforza il supporto per modelli on-device su Ryzen AI. Ottimizzazioni e nuovi modelli spingono la sovranità dei dati e l'uso enterprise.
