Poimunopeus

Poimunopeus

Vääntymisnopeus PlatoBlockchain Data Intelligence. Pystysuuntainen haku. Ai.

Webinar Joskus, vain toisinaan, Star Trekin jäljittelemätön Starship Enterprise vaurioitui rungossaan, mikä saattaisi näyttelijät putoamaan kuin keila. Ainoastaan ​​nauhoittavalla insinöörityöllä alus saattoi siirtyä vääntymisnopeuden tilaan turvallisesti.

Samanlaista laitteiston joustavuutta tarvitaan suurten kielimallien (LLM) ja generatiivisen tekoälyn tehon hyödyntämiseen nykymaailmassa, erityisesti kun on kyse tarvittavan prosessorin ja tallennusarkkitehtuurin optimoinnista.

GPU-laskenta voi tietysti tarjota korkean suorituskyvyn, mutta onko sen hintalappu kallis ja riittääkö IT-tiimisi nykyinen tietämys sen kanssa työskentelemiseen?

Aivan kuten Star Trekin pääinsinööri Scottie oli taitava keksimään pelastaa päivän vastauksen, opi kuinka Lambda Labs ja DDN voivat tarjota räätälöityjä ratkaisuja välittömiin tarpeisiisi. Pilvipohjaisten ja on-prem-vaihtoehtojen on arvioitu olevan jopa 40 prosenttia nopeampia kuin muut GPU-kiihdytetyt pilvialustat, joten ne voivat tuottaa tuloksia päivissä kuukausien sijaan.

Liity Registerin Tim Phillipsiin 20. syyskuuta klo 5 BST/12 EDT/9 PDT keskustelussa Lambdan David Hallin ja DDN:n James Coomerin kanssa, kun he tutkivat haasteita, jotka usein liittyvät generatiivisten tekoälyjen ja LLM:ien käyttöönottoon.

Rekisteröidy ja katso webinaarimme – Kuinka nopeuttaa sukupolven AI- ja LLM-käyttöönottoa – täällä ja lähetämme sinulle muistutuksen, kun on aika kirjautua sisään.

Sponsoroi DDN.

Aikaleima:

Lisää aiheesta Rekisteri