Infrastruktur, der passer til fremtiden

Infrastruktur, der passer til fremtiden

Tidsstempel: 14. september 2023 kl. 8
Infrastruktur, der passer til fremtidens PlatoBlockchain Data Intelligence. Lodret søgning. Ai.

Webinar Flugtens historie er fyldt med historier om forgæves håb. Før motorer kunne løfte flyvende maskiner op over fuglene, sprang modige mænd spændt på vingerne og sprang fra bakketoppe, mens andre søsatte sig selv i dødsdømte svævefly, genstande for tunge og ufølsomme til at klatre langt over jorden. Indtil, det vil sige, fremskridt inden for videnskaben om flyveinfrastruktur fik det rigtige.

De samme infrastrukturlektioner kunne siges at eksistere i dag med det imperativt at udnytte kraften i generativ AI og store sprogmodeller (LLM'er) til at strømline kommerciel drift og opnå den konkurrencemæssige forretningsfordel. Men det er vigtigt for organisationer at spørge, om deres hardware er optimeret til opgaven. GPU-baseret computing tilbyder høj ydeevne, men det kan være dyrt, med forlængede implementeringstider og et krav om ekspertise, der kan ligge ud over dit teams nuværende viden.

Det er emnet til diskussion i vores seneste webinar – Sådan fremskyndes Gen AI og LLM-implementering – den 20. september kl. 5 BST/12 EDT/9 PDT. Du vil høre Registers Tim Phillips tale med David Hall fra Lambda og James Coomer fra DDN om de udfordringer, der ofte er forbundet med at implementere generative AI og LLM'er. Trioen vil også undersøge fordelene ved Lambda Labs arkitektur og rådgive om, hvordan du kan levere øjeblikkelige, virkningsfulde resultater.

Lambda Labs og DDN mener, at de har ekspertisen til at identificere en løsning, der er skræddersyet til dine umiddelbare behov. Med cloud-baserede og lokale muligheder, der er 40 procent hurtigere end andre GPU-accelererede cloud-platforme, siger de, at de vil levere resultater til dig på dage i stedet for måneder.

Tilmeld dig for at se webinaret link. vi sender dig en påmindelse, når det er tid til at se.

Sponsoreret af DDN.

Tidsstempel:

Mere fra Registret