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
NVIDIA Omniverse ขับเคลื่อนองค์กรกว่า 252+ แห่ง โดยเพิ่มประสิทธิภาพ 30-70% ระบบปฏิบัติการ Physical AI มูลค่า 50 ล้านล้านดอลลาร์ ปฏิวัติอุตสาหกรรมการผลิต หุ่นยนต์ และยานพาหนะอัตโนมัติ
จากการตั้งค่าเซิร์ฟเวอร์เดี่ยวไปจนถึงคลัสเตอร์ GPU ขนาดใหญ่ 100,000 GPU คู่มือที่ครอบคลุมนี้สำรวจกลยุทธ์การปรับใช้ GPU ระดับองค์กรสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI ค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้เกี่ยวกับ...
CEO ของ Introl Ryan Puckett ได้รับการเสนอชื่อเป็นผู้เข้ารอบสุดท้ายสำหรับรางวัล EY Entrepreneur of the Year Award 2025 ในภูมิภาค Midwest ภายใต้การนำของเขา Introl ได้เพิ่มรายได้เป็นสองเท่าทุกปีตั้งแต่ปี...
บทความปี 2017 ที่มีชื่อว่า 'Attention Is All You Need' ได้จุดประกายการปฏิวัติ AI ผ่านสถาปัตยกรรม Transformer การแทนที่ RNN และ LSTM แบบลำดับด้วยกลไก self-attention ที่สามารถประมวลผลแบบขนานได้ ทำให้ Tr...
คุณเคยสงสัยไหมว่าเกิดอะไรขึ้นเบื้องหลังเมื่อคุณใช้งานโมเดล AI ที่รวดเร็วเหมือนฟ้าแลบในการสร้างภาพที่สมจริงหรือประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ภายในเวลาเพียงไม่กี่มิลลิวินาที? ความมหัศจรรย์เหล่านี้เกิดขึ้นใน ...
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.
