Điều phối, lập lịch và triển khai: Kubernetes, Slurm, Ray và các nền tảng giữ cho cụm GPU hoạt động hiệu quả.
Hạ tầng GPU đắt tiền sẽ trở nên vô giá trị nếu để không hoạt động. MLOps—thực hành duy trì hệ thống AI hoạt động hiệu quả—đã trở thành một chuyên ngành quan trọng không kém gì kỹ thuật ML.
Hub này bao gồm khía cạnh vận hành của AI: từ lập lịch các tác vụ huấn luyện phân tán đến triển khai mô hình ở quy mô lớn, và tự động hóa hạ tầng giúp quản lý được toàn bộ quy trình.
Khoảng cách giữa "demo AI" và "AI trong sản xuất" được kết nối bởi vận hành. Nội dung MLOps của chúng tôi giúp bạn xây dựng các thực hành và nền tảng biến đầu tư GPU thành giá trị kinh doanh.
Yann LeCun huy động €500 triệu cho AMI Labs trong khi Genie 3 của DeepMind mô phỏng thế giới 3D thời gian thực. Cuộc đua năm 2026 để xây dựng AI hiểu vật lý có thể vượt qua LLMs.
Chuyển đổi việc phân bổ tài nguyên GPU từ phỏng đoán thành kỷ luật kỹ thuật với các framework tối ưu hóa quy mô.
Gemini 3 Flash của Google đạt 90,4% GPQA Diamond và 78% SWE-bench với giá $0,50/triệu token. Mô hình tiên tiến nhanh nhất có ý nghĩa gì đối với hạ tầng AI.
Khoảng cách hiệu năng giữa các mô hình AI nguồn mở và độc quyền đã thu hẹp còn 0,3%. Đây là ý nghĩa của điều đó đối với hạ tầng AI doanh nghiệp.
NVIDIA phát hành Alpamayo-R1, mô hình VLA suy luận mở đầu tiên cho xe tự lái. Nền tảng Cosmos mở rộng với LidarGen, ProtoMotions3. Figure AI, 1X đang áp dụng.
Tính toán tại thời điểm kiểm thử nổi lên như biên giới mở rộng quy mô AI tiếp theo. ThreadWeaver đạt tăng tốc 1.5 lần. P1 giành huy chương vàng Olympic vật lý. DeepSeek-R1 đạt ngang o1 với chi phí thấ...
Các mô hình AI vật lý mã nguồn mở của NVIDIA tạo ra yêu cầu hạ tầng mới cho hệ thống tự hành.
DeepSeek-V3.2 có khả năng lý luận toán học ngang bằng GPT-5 với chi phí thấp hơn 10 lần. Mã nguồn mở, giấy phép MIT, với các cải tiến kiến trúc cho phép kinh tế học AI tiên tiến.
Kiến trúc TPU của Google cung cấp năng lượng cho Gemini 2.0 và Claude thông qua các mảng systolic 256×256, chuyển mạch mạch quang học, và các superpod 42.5 exaflop được giải thích chi tiết.
Triển khai GPU edge để giảm 95% độ trễ và tiết kiệm 82% băng thông. Từ lựa chọn Jetson đến T4, ràng buộc năng lượng và triển khai thực tế. Hướng dẫn đầy đủ.
Google TPU v6e mang lại hiệu suất vượt trội gấp 4 lần so với GPU về chi phí cho việc huấn luyện AI. Tìm hiểu các chiến lược triển khai, phân tích chi phí và các trường hợp sử dụng tối ưu
CoreWeave đã chuyển hướng từ đào tiền mã hóa để trở thành nền tảng hạ tầng AI trị giá 23 tỷ đô la, đạt được mức tăng trưởng doanh thu 737% trong khi cung cấp sức mạnh cho các mô hình nền tảng của Open...
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.
