GMI Cloud 参加 NVIDIA GTC 2025：重要公告和见解
Why managing AI risk presents new challenges
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The difficult of using AI to improve risk management
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How to bring AI into managing risk
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Pros and cons of using AI to manage risks
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Benefits and opportunities for risk managers applying AI
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GMI Cloud在NVIDIA GTC 2025上产生了强大的影响，展示了人工智能基础设施和推理解决方案的尖端进步。通过两次引人入胜的演讲以及GMI云推理引擎的正式发布，我们坚定了我们对大规模提供高性能、高性价比的人工智能解决方案的承诺。
GMI Cloud 的 GTC 2025 会谈：关键要点
Pawn to Queen：利用 GMI 云加速 AI 创新
演讲者：Alex Yeh，GMI Cloud创始人兼首席执行官
本次会议探讨了人工智能项目如何从概念验证转向市场主导地位。关键要点包括：
- 掌握整个 AI 生命周期 — AI 的成功不仅仅是训练模型，还关乎优化推理、无缝扩展和快速迭代。专注于全栈优化的公司将赢得竞争。
- 获得战略硬件优势 — 尽早获得尖端的 NVIDIA GPU 可缩短培训时间，并在竞争对手之前解锁下一代模型功能，从而为公司带来关键的市场优势。
- 解锁全栈效率 — 控制硬件和软件堆栈使人工智能模型能够更高效、更具成本效益地运行，从而消除基于云的部署中常见的瓶颈。
- 迈向人工智能市场领导地位的实用步骤— 对于希望从研发过渡到主导行业的人工智能驱动产品的企业而言，这是一份路线图。
人工智能时间与人类时间：为什么成为先行者很重要
演讲者：GMI Cloud工程副总裁钱玉静
速度是 AI 创新的决定性因素。本次演讲的重点是为什么人工智能公司必须快速迭代才能保持竞争优势。主要见解包括：
- 数字化工作流程和特定领域的微调— 预训练模型通常缺乏专业用例所需的精度。强大的数据管道，加上对专有数据集的持续微调，可确保 AI 代理适应特定领域的要求，同时保持高准确性和效率。
- 动态资源分配和分布式推理 — 高效的人工智能开发需要自适应编排 GPU/TPU。虽然 FSDP、张量/模型并行性等技术众所周知，但真正的挑战是知道何时进行训练，何时以及如何将资源用于推理以实现最佳利用率。
- 数据管道自动化和增强 — 具有功能存储和合成数据生成的实时、可扩展的 ETL 管道可确保持续的高质量数据摄取，减少训练偏差并改善模型泛化。随着 RAG 成为现代 AI 堆栈的重要组成部分，有效构建这些管道至关重要，但经常被忽视。
- 模型优化和高效部署 — 量化感知训练、知识提炼和低位精度格式等技术可优化边缘和云部署的推理效率，平衡性能与成本。
- 适用于机器学习的强大 CI/CD (mLOP) — 自动模型再训练、版本控制和回滚机制（通过 GitOps、MLFlow 或 Kubeflow）可确保快速迭代，同时保持可重复性和可靠性。
“公司在推理效率低下上浪费了数百万美元。我们通过优化从硬件到部署的所有内容来解决这个问题。” — 钱玉静，工程副总裁
除了思想领导力之外，我们还为 GTC 带来了真正的创新——正式发布了我们的下一代推理引擎。这是 AI 推理的未来，专为速度、规模和效率而打造。
GMI 云推理引擎：人工智能推理的未来从这里开始
GMI Cloud很高兴地宣布其上市 推理引擎，旨在以前所未有的规模提供低延迟、高吞吐量的 AI 模型部署。专为利用最新的 NVIDIA GPU 架构和优化的软件堆栈而构建， GMI 云推理引擎 使企业能够更快、更低的成本和更高的可靠性部署 AI 模型。无论您是运行 LLM、视觉模型还是实时 AI 应用程序，GMI Cloud 的推理解决方案都能确保无缝的性能和可扩展性。
GMI Cloud创始人兼首席执行官亚历克斯·叶说：“人工智能应用的时代已经到来。”“GMI Cloud 为任何有想法的人奠定了基础。人工智能的成本从未如此之低，因此创新者可以竞争使用令客户满意的人工智能产品来解决切实的问题，而不仅仅是修改昂贵的玩具。我们的新 推理引擎 是让人工智能部署像人工智能开发一样轻松的下一步。”
今天就开始吧
为你的 AI 提供动力 GMI Cloud 业界领先的推理引擎。体验更快的性能、更低的成本和轻松的扩展——专为成功的 AI 开发而打造。
