Tốc độ cong vênh

Tốc độ cong vênh

Tốc độ cong vênh PlatoBlockchain Data Intelligence. Tìm kiếm dọc. Ái.

Webinar Đôi khi, chỉ đôi khi, Starship Enterprise không thể bắt chước được của Star Trek sẽ bị hư hại ở thân tàu, khiến dàn diễn viên rơi xuống như những chiếc ván trượt. Chỉ với một số thao tác kỹ thuật khó khăn, con tàu mới có thể đi vào trạng thái tốc độ cong vênh một cách an toàn.

Cần có khả năng phục hồi phần cứng tương tự để khai thác sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và AI tổng quát trong thế giới thực ngày nay, đặc biệt là khi tối ưu hóa bộ xử lý và kiến ​​trúc lưu trữ cần thiết.

Tất nhiên, tính toán GPU có thể mang lại hiệu suất cao, nhưng liệu nó có đi kèm với mức giá đắt đỏ và kiến ​​thức hiện tại của nhóm CNTT của bạn có đủ khả năng làm việc với nó không?

Giống như kỹ sư trưởng Scottie của Star Trek đã thành thạo trong việc đưa ra giải pháp hữu ích, hãy tìm hiểu cách Lambda Labs và DDN có thể cung cấp các giải pháp phù hợp để đáp ứng nhu cầu trước mắt của bạn. Với các tùy chọn dựa trên đám mây và tại chỗ được ước tính nhanh hơn tới 40% so với các nền tảng đám mây được tăng tốc bằng GPU khác, chúng có thể mang lại kết quả sau vài ngày thay vì vài tháng.

Tham gia cùng Tim Phillips của Register trên Ngày 20 tháng 5 lúc 12 giờ chiều BST/9 giờ trưa EDT/XNUMX giờ sáng PDT trong cuộc trò chuyện với David Hall của Lambda và James Coomer của DDN khi họ khám phá những thách thức thường liên quan đến việc triển khai AI và LLM tổng quát.

Đăng ký để xem hội thảo trực tuyến của chúng tôi – Cách tăng tốc triển khai Gen AI và LLM - đây và chúng tôi sẽ gửi cho bạn lời nhắc khi đến lúc đăng nhập.

Được tài trợ bởi DDN.

Dấu thời gian:

Thêm từ Đăng ký