ТЕХНИЧЕСКАЯ СТАТЬЯ

IDC: «Масштабирование задач искусственного интеллекта и машинного обучения»

Искусственный интеллект – уже сегодня. Узнайте, как с легкостью применять ИИ для получения преимуществ с точки зрения роста и развития клиентской базы.

Содержание документа

Коммерческие возможности, которые можно получить, инвестируя в технологии искусственного интеллекта (ИИ), чрезвычайно перспективны и потенциально выгодны. Бизнесмены знают, что неиспользование технологий ИИ – это экзистенциальный риск, ведь их конкуренты могут получить серьезное преимущество.

Узнайте о ключевых требованиях к инфраструктуре, аспектах нагрузок ИИ и машинного обучения, а также способах решения задач по внедрению ИИ – как локально, так и в облаке.

Ускорьте успешное развертывание проекта в области ИИ

Технологии ИИ / машинного обучения приобретают все большее распространение

ИИ и машинное обучение обеспечивают конкурентное преимущество посредством новых бизнес-моделей и цифровых продуктов и услуг.

Контроль затрат на ИИ

Основные требования к инфраструктуре ИИ / машинного обучения

Для обеспечения безопасности и эффективности обучения и инференса моделей ИИ необходимо учитывать соответствующие требования.

Новые умения и навыки для ваших сотрудников

Аспекты задач ИИ / машинного обучения

Вопросы развертывания специально разработанного и коммерческого ПО локально, в IaaS-облаке или в гибридной облачной системе.

Система, специально разработанная для ИИ

Решение задач внедрения ИИ

Позвольте специалистам по data science сосредоточиться на создании моделей ИИ, а не построении платформ, с помощью NVIDIA DGXTM A100 на базе GPU с тензорными ядрами NVIDIA A100 и процессоров AMD EPYCTM.

Скачать

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