Создание масштабируемой инфраструктуры для AI,ML на базе GPU Cloud

В последние годы графические ускорители (GPU) стали незаменимыми инструментами для выполнения ресурсоемких задач, связанных с машинным обучением (ML), искусственным интеллектом (AI), рендерингом графики. С переходом на облачные решения использование GPU становится более гибким и масштабируемым. Однако выбор правильного GPU и подхода к его использованию требует глубокого понимания различных архитектур.

На совместном вебинаре ITGLOBAL.COM и Ainergy эксперты компаний помогут разобраться в особенностях GPU и выбрать оптимальную конфигурацию под конкретные задачи проекта. Теоретический блок мы дополним кейсом компании Ainergy по запуску AI-платформы на базе GPU Cloud.

На вебинаре вы узнаете:

• Какие задачи лучше всего решаются с помощью GPU: от ML и AI до рендеринга и 3D VDI.
• Почему облачные решения становятся предпочтительными для работы с GPU: особенности и преимущества облачной инфраструктуры.
• Какие графические ускорители доступны в облаке и чем они отличаются: A16, A800, L40S, HGX H100 — их архитектурные особенности и сценарии применения.
• Как компания Ainergy реализовала AI-экосистему на базе GPU Cloud: критерии при выборе инфраструктуры, изменение потребностей в ресурсах по мере роста проекта, инсайты и результаты использования.

Для кого

• ИТ-директорам
• Специалистам по облачным технологиям
• Разработчикам и инженерам по ML/AI
• Специалистам по графике и рендерингу