LIVRE BLANC

IDC : Mise à niveau des charges de travail d’IA et d’apprentissage automatique

L’IA est une réalité concrète. Découvrez comment adopter et exploiter l’IA pour en tirer pleinement parti afin de développer et de satisfaire votre base de clients.

Contenu du livre blanc

Les opportunités commerciales que vous pouvez saisir en investissant dans les technologies d’intelligence artificielle (IA) sont particulièrement prometteuses et peuvent s’avérer tout aussi gratifiantes. Pour les entreprises du monde entier, passer à côté du potentiel de l’IA constitue une menace existentielle et leur fait courir le risque de laisser leurs concurrents prendre une longueur d’avance.

Prenez connaissance des principales exigences d’infrastructure et des critères de dimensionnement relatifs aux charges de travail d’IA et de ML, mais aussi des méthodes à adopter pour relever les principaux défis liés au déploiement de l’IA sur site et dans le Cloud.

Assurer un déploiement rapide et efficace de l’IA

Adoption croissante des charges de travail d’IA et de ML

Les initiatives d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML) peuvent fournir un avantage décisif à toutes les entreprises grâce à l’adoption de nouveaux modèles commerciaux et au déploiement de produits et de services tirant profit du numérique.

Contrôler les coûts liés à l’IA

Exigences d’infrastructure pour l’IA et le ML

Pour assurer une sécurité et une efficacité maximales sur l’ensemble de votre infrastructure informatique, il faut satisfaire des exigences très strictes relatives à l’entraînement et à l’inférence des modèles d’IA.

Améliorer les compétences de chaque équipe d’IA

Dimensionnement des charges de travail d’IA et de ML

Découvrez les principales considérations qui conditionnent le déploiement des logiciels commerciaux et propriétaires, que ce soit sur site, dans le Cloud par IaaS ou en tant que Cloud hybride.

Mettre à profit un système spécifiquement conçu pour l’IA

Réponse aux défis de déploiement de l’IA

Laissez vos équipes de Data Science se concentrer sur l’entraînement de leurs modèles d’IA en adoptant une plateforme prête à l’emploi basée sur le système NVIDIA DGXTM A100, des GPU NVIDIA A100 Tensor Core et des CPU AMD EPYCTM.

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