โครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะกับอนาคต

โครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะกับอนาคต

โครงสร้างพื้นฐานเหมาะสำหรับ PlatoBlockchain Data Intelligence ในอนาคต ค้นหาแนวตั้ง AI.

เว็บบินาร์ ประวัติศาสตร์การบินเกลื่อนไปด้วยเรื่องราวของความหวังอันไร้ประโยชน์ ก่อนที่เครื่องยนต์จะยกเครื่องบินขึ้นเหนือนกได้ ชายผู้กล้าหาญก็ติดปีกและกระโจนลงมาจากยอดเขา ในขณะที่คนอื่นๆ ดิ่งลงด้วยเครื่องร่อนที่ถึงวาระ อุปกรณ์ที่หนักเกินไปและไม่ตอบสนองต่อการปีนขึ้นไปเหนือพื้นดิน จนกระทั่งความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ของโครงสร้างพื้นฐานการบินทำให้ถูกต้อง

บทเรียนด้านโครงสร้างพื้นฐานแบบเดียวกันอาจกล่าวได้ว่ามีอยู่ในปัจจุบัน โดยมีความจำเป็นที่จะต้องใช้ประโยชน์จากพลังของ generative AI และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เพื่อปรับปรุงการดำเนินงานเชิงพาณิชย์และสร้างความได้เปรียบทางธุรกิจในการแข่งขัน แต่สิ่งสำคัญคือองค์กรจะต้องถามว่าฮาร์ดแวร์ของตนได้รับการปรับให้เหมาะกับงานนี้หรือไม่ การประมวลผลที่ใช้ GPU ให้ประสิทธิภาพสูง แต่อาจมีค่าใช้จ่ายสูง โดยมีระยะเวลารอดำเนินการที่ขยายออกไปและข้อกำหนดสำหรับความเชี่ยวชาญที่อาจอยู่นอกเหนือความรู้ในปัจจุบันของทีมของคุณ

นั่นคือหัวข้อที่ต้องอภิปรายในการสัมมนาผ่านเว็บครั้งล่าสุดของเรา – วิธีเร่งการปรับใช้ Gen AI และ LLM – วันที่ 20 กันยายน เวลา 5 น. BST/12 น. EDT/9 น. PDT คุณจะได้ยิน Tim Phillips จาก Register พูดคุยกับ David Hall แห่ง Lambda และ James Coomer จาก DDN เกี่ยวกับความท้าทายที่มักเกี่ยวข้องกับการปรับใช้ generative AI และ LLM นอกจากนี้ ทั้งสามคนยังจะตรวจสอบข้อดีของสถาปัตยกรรม Lambda Labs และแนะนำวิธีที่คุณสามารถส่งมอบผลลัพธ์ที่มีผลกระทบได้ทันที

Lambda Labs และ DDN ถือว่าพวกเขามีความเชี่ยวชาญในการระบุโซลูชันที่ปรับแต่งให้ตรงกับความต้องการเร่งด่วนของคุณ ด้วยตัวเลือกบนระบบคลาวด์และภายในองค์กรที่เร็วกว่าแพลตฟอร์มคลาวด์ที่เร่งด้วย GPU อื่นๆ ถึง 40 เปอร์เซ็นต์ พวกเขากล่าวว่าจะให้ผลลัพธ์แก่คุณภายในไม่กี่วันแทนที่จะเป็นเดือน

ลงทะเบียนเพื่อชมการสัมมนาผ่านเว็บ โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม เราจะส่งการแจ้งเตือนให้คุณเมื่อถึงเวลารับชม

สนับสนุนโดยดีดีเอ็น

ประทับเวลา:

เพิ่มเติมจาก ลงทะเบียน