Вебинар Иногда, просто иногда, неподражаемый звездолет Star Trek “Энтерпрайз” получал повреждения корпуса, в результате чего его экипаж падал, как кегли. И только с помощью неимоверных инженерных хитростей корабль мог безопасно войти в состояние варп-скорости.
Такого же рода аппаратная устойчивость необходима для использования возможностей больших языковых моделей (LLM) и генеративного ИИ в реальном мире сегодня, особенно когда речь идет об оптимизации требуемой архитектуры процессоров и систем хранения данных.
Вычисления на GPU, конечно, могут обеспечить высокую производительность, но не сопровождается ли это дорогостоящей ценой, и готовы ли Ваши ИТ-специалисты работать с ними?
Подобно тому, как главный инженер “Звездного пути” Скотти умел находить решения, спасающие ситуацию, узнайте, как Lambda Labs и DDN могут предложить индивидуальные решения для удовлетворения Ваших насущных потребностей. Облачные и локальные варианты, которые, по оценкам, на 40% быстрее других облачных платформ с GPU-ускорением, позволяют добиться результатов в считанные дни, а не месяцы.
Присоединяйтесь к Тиму Филлипсу из журнала Register 20 сентября в 17:00 BST/12:00 EDT/9:00 PDT в беседе с Дэвидом Холлом из Lambda и Джеймсом Кумером из DDN, где они обсудят проблемы, часто связанные с внедрением генеративного ИИ и LLM.
Зарегистрируйтесь для просмотра нашего вебинара – Как ускорить развертывание генеративного ИИ и LLM – здесь, и мы пришлем Вам напоминание, когда придет время войти в систему.
Спонсор: DDN.
