Webinar Die Geschichte der Flucht ist übersät mit Geschichten vergeblicher Hoffnung. Bevor Motoren Flugmaschinen über die Vögel heben konnten, schnallten sich mutige Männer Flügel an und sprangen von Hügelkuppen, während andere sich in zum Scheitern verurteilten Segelflugzeugen auf den Weg machten, Vorrichtungen, die zu schwer und reaktionslos waren, um weit über den Boden zu klettern. Bis die Fortschritte in der Wissenschaft der Fluginfrastruktur es richtig machten.
Man könnte sagen, dass die gleichen Infrastruktur-Lektionen heute bestehen, wenn es darum geht, die Leistungsfähigkeit generativer KI und großer Sprachmodelle (LLMs) zu nutzen, um kommerzielle Abläufe zu rationalisieren und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Für Unternehmen ist es jedoch wichtig zu fragen, ob ihre Hardware für die Aufgabe optimiert ist. GPU-basiertes Computing bietet eine hohe Leistung, kann jedoch kostspielig sein, mit längeren Implementierungsvorlaufzeiten und einem Bedarf an Fachwissen, das möglicherweise über das aktuelle Wissen Ihres Teams hinausgeht.
Das ist das Thema, das in unserem neuesten Webinar zur Diskussion steht – So beschleunigen Sie die Bereitstellung von Gen AI und LLM – am 20. September 5:12 Uhr BST/9:XNUMX Uhr EDT/XNUMX:XNUMX Uhr PDT. Sie hören Tim Phillips vom Register mit David Hall von Lambda und James Coomer von DDN über die Herausforderungen, die häufig mit dem Einsatz generativer KI und LLMs verbunden sind. Das Trio wird außerdem die Vorteile der Lambda Labs-Architektur untersuchen und Ratschläge dazu geben, wie Sie sofortige, wirkungsvolle Ergebnisse liefern können.
Lambda Labs und DDN gehen davon aus, dass sie über das nötige Fachwissen verfügen, um eine Lösung zu finden, die auf Ihre unmittelbaren Bedürfnisse zugeschnitten ist. Mit Cloud-basierten und On-Premise-Optionen, die 40 Prozent schneller sind als andere GPU-beschleunigte Cloud-Plattformen, sollen sie Ergebnisse für Sie in Tagen statt in Monaten liefern.
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- Quelle: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/09/14/infrastructure_fit_for_the_future/
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