웨비나 비행의 역사는 헛된 희망의 이야기로 가득 차 있습니다. 엔진이 비행 기계를 새 위로 들어올릴 수 있기 전에, 용감한 사람들이 날개를 묶고 언덕 꼭대기에서 뛰어내렸으며, 다른 사람들은 너무 무겁고 반응이 없어 땅 위로 올라갈 수 없는 운명의 글라이더를 타고 스스로 출발했습니다. 즉, 비행 인프라 과학의 발전이 제대로 이루어지기 전까지는 말입니다.
생성 AI와 대규모 언어 모델(LLM)의 힘을 활용하여 상업 운영을 간소화하고 경쟁력 있는 비즈니스 이점을 확보해야 한다는 점에서 오늘날에도 동일한 인프라 교훈이 존재한다고 말할 수 있습니다. 하지만 조직에서는 자사의 하드웨어가 작업에 최적화되어 있는지 물어보는 것이 중요합니다. GPU 기반 컴퓨팅은 고성능을 제공하지만 구현 리드 타임이 연장되고 팀의 현재 지식을 넘어서는 전문 지식 요구 사항으로 인해 비용이 많이 들 수 있습니다.
이것이 최신 웹 세미나에서 논의할 주제입니다. Gen AI 및 LLM 배포를 가속화하는 방법 – 20월 5일 오후 12시(BST)/오후 9시(EDT)/오전 XNUMX시(PDT). Register의 Tim Phillips가 생성 AI 및 LLM 배포와 관련된 문제에 대해 Lambda의 David Hall 및 DDN의 James Coomer와 이야기하는 것을 듣게 됩니다. 세 사람은 또한 Lambda Labs 아키텍처의 장점을 검토하고 즉각적이고 영향력 있는 결과를 제공할 수 있는 방법에 대해 조언할 것입니다.
Lambda Labs와 DDN은 고객의 즉각적인 요구 사항을 충족하는 맞춤형 솔루션을 식별할 수 있는 전문 지식을 갖추고 있다고 생각합니다. 다른 GPU 가속 클라우드 플랫폼보다 40% 더 빠른 클라우드 기반 및 온프레미스 옵션을 통해 몇 달이 아닌 며칠 만에 결과를 제공할 수 있다고 말합니다.
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