การจัดการ การจัดตาราง และการติดตั้ง: Kubernetes, Slurm, Ray และแพลตฟอร์มที่ทำให้คลัสเตอร์ GPU มีประสิทธิภาพ
โครงสร้างพื้นฐาน GPU ที่มีราคาแพงจะไร้ค่าหากถูกปล่อยให้ว่างเปล่า MLOps—แนวปฏิบัติในการรักษาระบบ AI ให้ทำงานอย่างมีประสิทธิภาพ—ได้กลายเป็นสาขาวิชาที่มีความสำคัญเท่าเทียมกับการพัฒนา ML เอง
ศูนย์กลางแห่งนี้ครอบคลุมด้านปฏิบัติการของ AI: ตั้งแต่การจัดตารางงานการฝึกแบบกระจาย การให้บริการโมเดลในระดับใหญ่ และระบบอัตโนมัติของโครงสร้างพื้นฐานที่ทำให้สามารถจัดการได้
ช่องว่างระหว่าง "การสาธิต AI" และ "AI ในการผลิต" ถูกเชื่อมโยงด้วยการปฏิบัติการ ความครอบคลุมเรื่อง MLOps ของเราช่วยให้คุณสร้างแนวปฏิบัติและแพลตฟอร์มที่เปลี่ยนการลงทุน GPU ให้เป็นมูลค่าทางธุรกิจ
Yann LeCun ระดมทุน 500 ล้านยูโรสำหรับ AMI Labs ขณะที่ Genie 3 ของ DeepMind จำลองโลก 3D แบบเรียลไทม์ การแข่งขันในปี 2026 เพื่อสร้าง AI ที่เข้าใจฟิสิกส์อาจแซงหน้า LLMs
เปลี่ยนการจัดสรรทรัพยากร GPU จากการคาดเดาให้เป็นหลักวิศวกรรมด้วยกรอบการทำงานสำหรับการปรับขนาดให้เหมาะสม
Gemini 3 Flash ของ Google ทำได้ 90.4% GPQA Diamond และ 78% SWE-bench ในราคาเพียง $0.50/ล้าน token โมเดล frontier ที่เร็วที่สุดมีความหมายอย่างไรต่อโครงสร้างพื้นฐาน AI
ช่องว่างประสิทธิภาพระหว่างโมเดล AI แบบเปิดและแบบปิดหดเหลือเพียง 0.3% นี่คือความหมายที่มีต่อโครงสร้างพื้นฐาน AI ขององค์กร
NVIDIA เปิดตัว Alpamayo-R1 โมเดล VLA แบบเปิดตัวแรกที่มีความสามารถด้านการให้เหตุผลสำหรับการขับขี่อัตโนมัติ แพลตฟอร์ม Cosmos ขยายตัวด้วย LidarGen และ ProtoMotions3 โดยมี Figure AI และ 1X นำไปใช้งาน
การประมวลผลขณะทดสอบ (Test-time compute) กลายเป็นพรมแดนใหม่ของการปรับขนาด AI ThreadWeaver บรรลุความเร็วเพิ่มขึ้น 1.5 เท่า P1 คว้าเหรียญทองโอลิมปิกฟิสิกส์ DeepSeek-R1 เทียบเท่า o1 ในต้นทุนต่ำกว่า 70% ผล...
โมเดล Physical AI แบบโอเพ่นซอร์สของ NVIDIA สร้างความต้องการโครงสร้างพื้นฐานใหม่สำหรับระบบอัตโนมัติ
DeepSeek-V3.2 มีประสิทธิภาพการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์เทียบเท่า GPT-5 ด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่า 10 เท่า เป็น Open source ใช้ลิขสิทธิ์ MIT พร้อมนวัตกรรมด้านสถาปัตยกรรมที่ทำให้เศรษฐศาสตร์ AI ระดับแนวหน้าเป็นไป...
สถาปัตยกรรม TPU ของ Google ขับเคลื่อน Gemini 2.0 และ Claude ผ่าน systolic arrays ขนาด 256×256, optical circuit switching และ superpods ที่มีประสิทธิภาพ 42.5 exaflop อธิบายโดยละเอียด
ติดตั้ง edge GPU เพื่อลดเวลาแฝงลง 95% และประหยัด bandwidth ได้ 82% ตั้งแต่การเลือก Jetson ถึง T4 ข้อจำกัดด้านพลังงาน และการใช้งานจริง คู่มือฉบับสมบูรณ์
Google TPU v6e ให้ประสิทธิภาพต่อราคาที่ดีกว่า GPU ถึง 4 เท่าสำหรับการฝึก AI เรียนรู้กลยุทธ์การใช้งาน การวิเคราะห์ต้นทุน และกรณีการใช้งานที่เหมาะสม
CoreWeave ได้เปลี่ยนจากการขุด crypto มาเป็นโครงสร้างพื้นฐาน AI มูลค่า $23B ซึ่งมีอัตราการเติบโตของรายได้ 737% พร้อมทั้งขับเคลื่อน foundation models ของ 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.
