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在快速发展的人工智能世界中,优化数据堆栈对于最大限度地提高性能和效率至关重要。2024年7月17日,GMI Cloud和DDN Storage合作举办了一场关于这个话题的内容丰富的网络研讨会,阐明了人工智能数据管理的最佳实践、挑战和创新。以下是本次会议的关键要点:
尽管在该领域相对较新,但GMI Cloud已迅速扩大其运营规模。GMI Cloud在全球多个数据中心部署了数千张GPU卡,致力于简化人工智能和GPU管理的复杂格局。我们的重点是将强大的硬件与强大的软件堆栈相结合,为客户提供无缝体验。
GMI Cloud提供了一系列旨在简化人工智能操作的服务:
网络研讨会期间强调的人工智能开发的主要挑战之一是难以在不同的地理位置采购和管理 GPU。这可能导致数据不一致和延迟,尤其是在训练和微调模型时。GMI Cloud的解决方案侧重于确保所有地点的数据可用性和一致性,这对于高效的人工智能运营至关重要。
DDN 的解决方案在支持 AI 工作负载方面发挥着关键作用。主要好处包括:
GMI Cloud 的基础设施与 DDN 的存储解决方案的集成为 AI 推理和微调创造了一个强大、可扩展的环境。这种合作可确保缩短 AI 模型的上市时间,并为客户提供强大、高性能的平台。
展望未来,GMI Cloud计划继续优化其产品,重点关注速度、成本效益并紧跟最新的人工智能模型发展。他们的目标是提供一个既能满足当前需求又能适应快速变化的人工智能格局的平台。
这个”为您的 AI 堆栈优化数据” 网络研讨会为人工智能数据管理的复杂性和解决方案提供了宝贵的见解。GMI Cloud 和 DDN 存储处于该领域的最前沿,提供可简化和增强 AI 操作的创新解决方案。通过专注于易用性、性能和可扩展性,他们正在帮助客户在复杂的人工智能世界中导航并取得成功。
请继续关注GMI Cloud和DDN的更多更新和见解,因为他们在人工智能基础设施和数据优化方面继续处于领先地位!