Інфраструктура, придатна для майбутнього

Інфраструктура, придатна для майбутнього

Інфраструктура, придатна для майбутнього PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Вебінар Історія польоту всіяна історіями марних надій. Перш ніж двигуни змогли підняти літаючі машини над птахами, хоробрі чоловіки прив’язалися до крил і стрибнули з вершин пагорбів, тоді як інші запускали себе в приречених планерах, пристосуваннях, які були надто важкими та несприйнятливими, щоб піднятися над землею. Поки, тобто, досягнення в науці про інфраструктуру польотів не зробили це правильно.

Можна сказати, що ті самі уроки з інфраструктури існують і сьогодні, коли необхідно використовувати потужність генеративного штучного інтелекту та великих мовних моделей (LLM) для оптимізації комерційних операцій і отримання цієї конкурентної бізнес-переваги. Але організаціям важливо запитати, чи оптимізоване їх обладнання для виконання цього завдання. Обчислення на основі графічного процесора пропонують високу продуктивність, але це може коштувати дорого, через тривалий час впровадження та потребу в досвіді, який може перевищувати поточні знання вашої команди.

Це тема для обговорення на нашому останньому вебінарі – Як прискорити розгортання Gen AI і LLM – 20 вересня 5:12 BST/9pm EDT/XNUMX:XNUMX PDT. Ви почуєте розмову Тіма Філліпса з Register з Девідом Холом з Lambda та Джеймсом Кумером з DDN про проблеми, які часто пов’язані з розгортанням генеративного ШІ та LLM. Тріо також дослідить переваги архітектури Lambda Labs і порадить, як отримати миттєві вражаючі результати.

Lambda Labs і DDN вважають, що вони мають достатньо досвіду, щоб визначити рішення, адаптоване для ваших нагальних потреб. Завдяки хмарним і локальним варіантам, які на 40 відсотків швидші за інші хмарні платформи з графічним процесором, вони кажуть, що вони забезпечать вам результати за кілька днів, а не за місяці.

Зареєструйтеся для перегляду вебінару тут ми надішлемо вам нагадування, коли настане час перегляду.

Спонсор DDN.

Часова мітка:

Більше від Реєстр