Вебинар Иногда, только иногда, неподражаемый звездолет «Энтерпрайз» из «Звездного пути» получал повреждения корпуса, из-за чего актеры падали, как кегли. Только приложив немалую инженерную смелость, корабль мог безопасно войти в состояние варп-скорости.
Такая же отказоустойчивость оборудования необходима сегодня для использования возможностей больших языковых моделей (LLM) и генеративного искусственного интеллекта в реальном мире, особенно когда речь идет об оптимизации требуемой архитектуры процессора и хранилища.
Вычисления на графическом процессоре, конечно, могут обеспечить высокую производительность, но стоят ли они дорого и достаточно ли текущих знаний вашей ИТ-команды для работы с ними?
Точно так же, как главный инженер «Звездного пути» Скотти умел находить спасительные решения, узнайте, как Lambda Labs и DDN могут предложить индивидуальные решения для удовлетворения ваших насущных потребностей. Благодаря облачным и локальным вариантам, которые, по оценкам, работают на 40 процентов быстрее, чем другие облачные платформы с графическим ускорением, они могут предоставлять результаты за дни, а не за месяцы.
Присоединяйтесь к Тиму Филлипсу из Register 20 сентября в 17:00 по московскому времени/12:00 по восточному стандартному времени/9:00 по тихоокеанскому времени в беседе с Дэвидом Холлом из Lambda и Джеймсом Кумером из DDN, поскольку они исследуют проблемы, часто связанные с развертыванием генеративного искусственного интеллекта и LLM.
Зарегистрируйтесь для просмотра нашего вебинара «Как ускорить развертывание Gen AI и LLM» здесь, и мы отправим вам напоминание, когда придет время войти в систему.
При поддержке ДДН.
