ВНЕДРЕНИЕ ИИ В КОМПАНИИ С ПОМОЩЬЮ ИНФРАСТРУКТУРЫ НА GPU

СКАЧАТЬ

Распределение ресурсов, управление и мониторинг могут усложнять рабочие процессы и интеграцию серверов с ускорением на GPU в инфраструктуру ИИ.

В этом техническом обзоре мы рассмотрим способы упрощения интеграции серверов с ускорением на GPU в инфраструктуру. Особое внимание будет уделено:

Распределению ресурсов и проектированию с использованием референсных архитектур и средств автоматизации.
Интеграции приложений с ускорением на GPU в контейнеры, Kubernetes и виртуализации серверов.
Эффективному мониторингу инфраструктуры GPU для высокой производительности и утилизации.
Масштабированию инфраструктуры и приложений на GPU.

ВНЕДРЕНИЕ ИИ В КОМПАНИИ С ПОМОЩЬЮ ИНФРАСТРУКТУРЫ НА GPU

ПОЖАЛУЙСТА, ЗАРЕГИСТРИРУЙТЕСЬ, ЧТОБЫ СКАЧАТЬ

Section

Section

Имя

Фамилия

Рабочий адрес электронной почты

Название организации/университета

Отрасль

Занимаемая должность

Страна

Предпочитаемый язык

Выберите страну

Я хочу получать новостную рассылку NVIDIA по корпоративным решениям. Я могу отказаться от подписки в любой момент.

Я соглашаюсь на сбор и обработку NVIDIA указанной выше информации в целях проведения исследований и организации мероприятий. Я прочитал(а) <a href="https://www.nvidia.com/ru-ru/about-nvidia/privacy-policy/?deeplink=visiting-our-website" target="_blank">Политика конфиденциальности NVIDIA</a> и соглашаюсь с ней.

Я соглашаюсь с тем, что указанная выше информация будет передана в компанию NVIDIA в Соединенных Штатах Америки и будет храниться в соответствии с <a href="https://www.nvidia.com/ru-ru/about-nvidia/privacy-policy/?deeplink=visiting-our-website" target="_blank">политикой конфиденциальности NVIDIA</a> для целей проведения исследований, организации мероприятий и осуществления внутреннего управления и работы систем NVIDIA. Для устранения связанных проблем вы можете отправить нам письмо на адрес <a href="mailto:privacy@nvidia.com">privacy@nvidia.com</a>.