
EAGLE 3.1 : l’optimisation qui rappelle que l’IA ne vit pas uniquement grâce aux GPU
La trajectoire de l’intelligence artificielle est généralement racontée sous l’angle du hardware. Plus de GPU, plus de mémoire HBM, plus de centres de données, davantage de mégawatts et des racks spécialisés. C’est logique : entraîner et déployer des modèles de grande taille nécessite une infrastructure conséquente. Mais EAGLE 3.1 remet sur la table une vérité moins spectaculaire et tout aussi essentielle pour toute entreprise payant pour l’inférence : le logiciel peut encore réduire considérablement la facture. EAGLE 3.1 n’est ni un nouveau modèle de langage ni une puce alternative à NVIDIA. C’est une évolution des techniques de décodage spéculatif, une famille de méthodes visant à accélérer la génération de texte dans des modèles autorégressifs. Le principe : utiliser un composant




