Tulevikku sobiv infrastruktuur

Tulevikku sobiv infrastruktuur

Taristu, mis sobib tulevase PlatoBlockchaini andmeluure jaoks. Vertikaalne otsing. Ai.

Veebi aari Lennuajalugu on täis lugusid asjatutest lootustest. Enne kui mootorid jõudsid lendavaid masinaid lindude kohale tõsta, panid vaprad mehed tiibade külge ja hüppasid mäenõlvadelt, teised aga lendasid end hukule määratud purilennukitega, mis olid liiga rasked ja reageerimatud, et maapinnast kõrgemale ronida. Kuni see tähendab, et lennuinfrastruktuuri teaduse edusammud seda õigesti tegid.

Võib öelda, et tänapäeval eksisteerivad samad infrastruktuuri õppetunnid, mille puhul on hädavajalik kasutada ära generatiivsete AI-de ja suurte keelemudelite (LLM) jõud, et tõhustada äritegevust ja saavutada see konkurentsieelis. Kuid organisatsioonide jaoks on oluline küsida, kas nende riistvara on ülesande jaoks optimeeritud. GPU-põhine andmetöötlus pakub kõrget jõudlust, kuid see võib osutuda kulukaks, kuna juurutamise aeg on pikem ja nõutav ekspertiis võib olla väljaspool teie meeskonna praegusi teadmisi.

See on teema, mida arutatakse meie uusimas veebiseminaril – Kuidas kiirendada Gen AI ja LLM juurutamist – 20. septembril kell 5:12 BST/9:XNUMX EDT/XNUMX:XNUMX PDT. Kuulete registri Tim Phillipsit, kes räägib David Halli Lambdast ja James Coomeriga DDN-ist generatiivsete tehisintellekti ja LLM-ide kasutuselevõtuga sageli seotud väljakutsetest. Kolmik uurib ka Lambda Labsi arhitektuuri eeliseid ja annab nõu, kuidas saate koheseid ja mõjusaid tulemusi pakkuda.

Lambda Labs ja DDN arvavad, et neil on teadmised teie vahetutele vajadustele kohandatud lahenduse leidmiseks. Pilvepõhiste ja kohapealsete valikute puhul, mis on 40 protsenti kiiremad kui teised GPU-kiirendusega pilveplatvormid, annavad nad enda sõnul tulemusi pigem päevade kui kuude jooksul.

Veebiseminari vaatamiseks registreeruge siin saadame teile meeldetuletuse, kui on aeg vaadata.

Sponsoriks DDN.

Ajatempel:

Veel alates Register