Orkestrasi, penjadwalan, dan deployment: Kubernetes, Slurm, Ray, dan platform yang menjaga produktivitas kluster GPU.
Infrastruktur GPU yang mahal tidak berguna jika menganggur. MLOps—praktik menjaga sistem AI berjalan secara efisien—telah menjadi disiplin yang sama pentingnya dengan rekayasa ML itu sendiri.
Hub ini mencakup sisi operasional AI: mulai dari penjadwalan pekerjaan pelatihan terdistribusi hingga penyajian model dalam skala besar, dan otomatisasi infrastruktur yang membuatnya dapat dikelola.
Kesenjangan antara "demo AI" dan "AI di produksi" dijembatani oleh operasi. Cakupan MLOps kami membantu Anda membangun praktik dan platform yang mengubah investasi GPU menjadi nilai bisnis.
Yann LeCun mengumpulkan €500 juta untuk AMI Labs sementara Genie 3 dari DeepMind mensimulasikan dunia 3D secara real-time. Perlombaan 2026 untuk membangun AI yang memahami fisika mungkin akan melampau...
Ubah alokasi sumber daya GPU dari tebakan menjadi disiplin teknik dengan kerangka kerja penyesuaian ukuran.
Gemini 3 Flash dari Google menghasilkan 90,4% GPQA Diamond dan 78% SWE-bench dengan harga $0,50/M token. Apa arti model frontier tercepat ini bagi infrastruktur AI.
Kesenjangan performa antara model AI open source dan proprietary telah menyusut hingga 0,3%. Berikut arti pentingnya bagi infrastruktur AI enterprise.
NVIDIA merilis Alpamayo-R1, VLA penalaran terbuka pertama untuk kendaraan otonom. Platform Cosmos diperluas dengan LidarGen, ProtoMotions3. Figure AI, 1X mengadopsi.
Komputasi waktu uji muncul sebagai frontier penskalaan AI berikutnya. ThreadWeaver mencapai percepatan 1,5x. P1 memenangkan medali emas olimpiade fisika. DeepSeek-R1 menyamai o1 dengan biaya 70% lebih...
Model physical AI open-source dari NVIDIA menciptakan kebutuhan infrastruktur baru untuk sistem otonom.
DeepSeek-V3.2 menyamai GPT-5 dalam penalaran matematika dengan biaya 10× lebih rendah. Open source, berlisensi MIT, dengan inovasi arsitektur yang memungkinkan ekonomi AI terdepan.
Arsitektur TPU Google menggerakkan Gemini 2.0 dan Claude melalui systolic arrays 256×256, optical circuit switching, dan superpods 42,5 exaflop yang dijelaskan.
Deploy edge GPU untuk latensi 95% lebih rendah dan penghematan bandwidth 82%. Dari pemilihan Jetson hingga T4, kendala daya, dan implementasi nyata. Panduan lengkap.
Google TPU v6e memberikan performa 4x lebih baik per dolar dibandingkan GPU untuk pelatihan AI. Pelajari strategi deployment, analisis biaya, dan kasus penggunaan optimal
CoreWeave beralih dari penambangan kripto menjadi tulang punggung infrastruktur AI senilai $23 miliar, mencapai pertumbuhan pendapatan 737% sambil mendukung model fondasi OpenAI.
Tell us about your project and we'll respond within 72 hours.
Thank you for your inquiry. Our team will review your request and respond within 72 hours.
