Aperçu
Comment faire évoluer intelligemment les inférences d'IA ?
Une requête unique. Un ensemble de jetons sous forme de réponse. C'est ce qu'on appelle l'inférence basée sur l'IA. À mesure que les modèles d'IA gagnent en taille et en complexité, les entreprises ont besoin de mettre en œuvre une approche Full-Stack et des outils de bout en bout pour faire fructifier leurs projets dans la nouvelle ère de l'IA évolutive.
Alors que les modèles de raisonnement génèrent désormais des jetons d'IA de manière exponentielle, les demandes en ressources de calcul sont de plus en plus conséquentes. Pour répondre à ces contraintes, il faut faire appel à des usines d’IA avec une infrastructure dédiée ayant été optimisée pour l’inférence à grande échelle avec NVIDIA Blackwell, de manière à maximiser les performances, l'efficacité et le retour sur investissement dans tous les secteurs.
L'optimisation de l'inférence avec une approche Full-Stack est la clé pour faire évoluer intelligemment les inférences d'IA à l'échelle d'une usine d'IA.
Avantages
Découvrez les avantages de l'IA de NVIDIA pour l'inférence accélérée
Standardiser le déploiement
Standardisez le déploiement de vos modèles sur l’ensemble de vos applications, frameworks d’IA, architectures de modèles et plateformes.
Intégrez et évoluez avec facilité
Intégrez facilement vos outils et plateformes sur les Clouds publics, dans des Data Centers physiques ou à l’Edge.
à coût réduit
Bénéficiez d’un rendement plus élevé et d’une utilisation optimisée à partir d’une infrastructure d’IA dédiée, ce qui contribue à réduire les coûts d’exploitation.
Haute performance
Découvrez des performances de pointe grâce à la plateforme qui a régulièrement établi de nombreux records dans
MLPerf, la référence du secteur en matière d'IA.Logiciels
Explorez notre logiciel d'inférence IA
NVIDIA AI Enterprise est composé de NVIDIA NIM™, NVIDIA Triton™ Inference Server, NVIDIA® TensorRT™, et d'autres outils pour simplifier la création, le partage et le déploiement d'applications d'IA. Grâce à une prise en charge, une stabilité, une facilité de gestion et une sécurité de niveau entreprise, les entreprises peuvent accélérer le délai de rentabilisation tout en éliminant les temps d'arrêt imprévus.
Matériel
Explorez notre infrastructure d'inférence IA
Bénéficiez de performances d'IA inégalées avec le logiciel d'inférence d'IA NVIDIA optimisé pour l'infrastructure accélérée par NVIDIA. Les technologies NVIDIA H200, L40S et NVIDIA RTX™ offrent une vitesse et une efficacité exceptionnelles pour les charges de travail d'inférence par IA dans les centres de données, les Clouds et les postes de travail.
Découvrez NVIDIA DGX Spark
DGX Spark apporte toute la puissance de NVIDIA Grace Blackwell™ aux postes de travail des développeurs. Associée à 128 Go de mémoire système unifiée, la superpuce GB10 Superchip permet aux chercheurs en IA, aux data scientists et aux étudiants de travailler localement avec des modèles d'IA en prenant en compte jusqu'à 200 milliards de paramètres.
Cas d'utilisation
Comment l'inférence AI est utilisée
Découvrez des cas d'utilisation de l'inférence de l'IA NVIDIA spécifiques à chaque secteur et accélérez le développement et le déploiement de l'IA dans votre entreprise grâce à des exemples triés sur le volet.
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Humains numériques
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Génération de contenu
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Génération biomoléculaire
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Détection des fraudes
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Chatbot de l'IA
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Analyse des vulnérabilités de sécurité
Humains numériques
NVIDIA ACE est une suite de technologies qui permet aux développeurs de donner vie aux humains numériques. Plusieurs microservices ACE sont des NIM NVIDIA, des microservices hautes performances et faciles à déployer, optimisés pour fonctionner sur les PC NVIDIA RTX AI ou sur le réseau NVIDIA Graphics Delivery Network (GDN), un réseau mondial de GPU qui fournit un traitement humain numérique à faible latence dans 100 pays.
Génération de contenu
Grâce à l'IA générative, vous pouvez générer du contenu hautement pertinent, sur mesure et précis, fondé sur l'expertise de domaine et la propriété intellectuelle propriétaire de votre entreprise.
Génération biomoléculaire
Les modèles biomoléculaires génératifs et l'importante puissance de calcul des GPU de NVIDIA permettent d’explorer efficacement l’espace chimique, de manière à générer rapidement divers ensembles de petites molécules pour étudier des propriétés ou des cibles pharmacologiques spécifiques.
Détection des fraudes
Les institutions financières doivent détecter et prévenir les activités frauduleuses sophistiquées, telles que le vol d’identité, la prise de contrôle de comptes et le blanchiment d’argent. Les applications compatibles avec l’IA peuvent réduire les faux positifs dans la détection de fraudes de transaction, améliorer la précision de la vérification de l’identité pour les exigences de connaissance de votre client (KYC) et rendre les efforts de lutte contre le blanchiment d’argent (AML) plus efficaces, améliorant à la fois l’expérience client et la santé financière de votre entreprise.
Chatbot de l'IA
Les entreprises cherchent à concevoir des chatbots d'IA plus intelligents en utilisant des LLM personnalisés et des techniques de génération augmentée par récupération (RAG). Grâce à la RAG, les chatbots peuvent répondre avec précision à des questions spécifiques à un domaine en récupérant des informations à jour dans la base de connaissances de l'entreprise, puis en fournissant aux utilisateurs des réponses en temps réel et en langage naturel. Ces chatbots peuvent être utilisés pour améliorer l'assistance aux clients, personnaliser les avatars d'IA, gérer les connaissances de l'entreprise, rationaliser l'intégration des employés, fournir une assistance informatique intelligente, créer du contenu, et bien plus encore.
Analyse des vulnérabilités de sécurité
Le correctif des problèmes de sécurité logiciels devient de plus en plus difficile à mesure que le nombre de failles de sécurité signalées dans la base de données de vulnérabilités et expositions communes (CVE) a atteint un niveau record en 2022. L'utilisation de l'IA générative permet d'améliorer la défense contre les vulnérabilités tout en réduisant la charge de travail des équipes de sécurité.
Études de cas
Comment les leaders du secteur stimulent l'innovation avec l'inférence de l'IA
Ressources
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