Nasa talampas din kami ng pagpapatupad ng mga napakalalaking imprastraktura sa mga mahahalagang larangan sa Aethlumis sa pamamagitan ng aming malalim na ugnayan sa mga pandaigdigang lider sa teknolohiya tulad ng HPE, Dell, at Huawei. May isang arkitekturang teknolohiya sa larangan ng artipisyal...
TIGNAN PA
Ang aming negosyo sa Aethlumis ay gawing matalino ang mga industriya. Maranasan din namin, sa pamamagitan ng aming pakikipagtulungan sa mga lider tulad ng HPE, Dell, at Huawei, ang mga pangangailangan sa teknolohiya sa kasalukuyang pananaliksik sa AI. Sa mga organisasyon sa pananalapi, pagmamanupaktura...
TIGNAN PA
Sa Aethlumis, ang pagbibigay ng epektibong at protektibong solusyon sa mga sektor tulad ng pananalapi at pagmamanupaktura ay nangangahulugang patuloy na tugunan ang mga pangangailangan sa teknolohiya. Sa makabagong mundo, ang epektibong trabaho sa AI ay hindi na lamang tungkol sa lakas ng pagpoproseso kundi tungkol sa...
TIGNAN PA
Nag-deploy kami ng matalinong imprastraktura sa Aethlumis na tumutugon nang eksakto sa mga pangangailangan sa mga larangan tulad ng pananalapi, pagmamanupaktura, at enerhiya. Bagama't ang mga distributed clusters at hyperscale system ang nakakuha ng mga headline, mayroong pagbabago sa estratehiya: ang 8-GPU...
TIGNAN PA
Dahil sa kumplikadong kalikasan ng mga AI model (tulad ng large language models (LLMs) at computer vision), naging pangangailangan ang mas maraming computing resources. Ang tradisyonal na server architectures ay hindi kayang matugunan ang mga ito at madalas magdulot ng hindi epektibong paggamit...
TIGNAN PA
Ang bilis ng pag-unlad ng AI ay naging isa sa mga pangunahing salik na nag-uugnay sa kasalukuyang negosyong larangan. Sa sitwasyon ng anumang mga enterprise na may kinalaman sa pananalapi, pagmamanupaktura, at enerhiya, ang mas mabilis na implementasyon...
TIGNAN PA
GPU servers at ang kanilang mga Epekto sa Pananaliksik at Pagpapaunlad ng AI. Ang bilis kung saan umuunlad ang pananaliksik at pagpapaunlad ng AI (R&D) ay mas mabilis kaysa dati, habang dumarami ang mga data set, mas kumplikadong arkitektura ng neural network, at ang pangangailangan para sa mabilis na pagsusuri...
TIGNAN PA
Ang modernong batay-sa-data na kapaligiran ng mga gawain (pagsasanay ng mga modelo ng AI at real-time na prediktibong analitika) ay hindi maihahambing sa kanilang pangangailangan sa kapangyarihan ng komputasyon. Ang mga tradisyonal na sistema ng server ay madaling lumalag, na nagdudulot ng...
TIGNAN PA
Ang pagbuo ng mga modelo ng AI na batay sa milyon-milyong parameter ay limitado sa isang solong server bilang kanilang pangunahing hadlang habang ito ay papalaki patungo sa bilyon-bilyong parameter. Hindi na lamang isang luho ng mga nangungunang laboratoryo, ang distributed training...
TIGNAN PA
Ang finance, manufacturing, at enerhiya ay ilan pa sa mga mabilis na umuunlad na larangan sa modernong digital na espasyo na nagiging mas epektibo, mas ligtas, at mas inobatibo sa tulong ng AI. Gayunpaman, ang pangangailangan sa pagpoproseso ng data ng bagong mga aplikasyon ng AI...
TIGNAN PA
Sa panahon ng mabilis na digital na transformasyon, palagi ay nangangailangan ang mga kumpanya ng imprastrakturang balansedo sa pagganap, kakayahang umunlad, at kahusayan. Bagaman lumalabas ang mga bagong modelo ng kompyuter, ang rack servers ay nananatiling nangingibabaw.
TIGNAN PA
Ang pangangailangan sa espesyal na imprastrakturang pangkompyutasyon ay hindi kailanman naging mas mataas sa mabilis na nagbabagong kapaligiran ng artipisyal na intelihensya at machine learning. Dahil sa tumataas na kumplikado ng mga modelo ng AI at patuloy na dumaraming dataset, kailangan ng mga kumpanya ang dedikadong hardware...
TIGNAN PA