为您的 AI 堆栈优化数据:GMI Cloud 和 DDN Storage 网络研讨会的关键要点

July 24, 2024

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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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:

GMI Cloud:人工智能领域的快速崛起

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。

使用全面的解决方案简化 AI

GMI Cloud提供了一系列旨在简化人工智能操作的服务:

  • 裸机即服务:允许客户端直接访问强大的 GPU 资源而无需开销。
  • Kubernetes 编排: 促进更好的编排和与基础人工智能模型的连接。
  • 与 DDN 存储集成:增强数据管理和性能,对人工智能工作负载至关重要。

应对人工智能开发挑战

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 存储:为高性能 AI 存储提供动力

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:

  • 优化的 GPU 利用率:通过解决数据密集度问题,确保客户从其 GPU 投资中获得最大收益。
  • 高效的检查点: 支持频繁的检查点,这对于保持进度和缩短培训时间至关重要。
  • 简化的数据生命周期管理:从数据摄取到存档,DDN 简化了整个数据管理流程,使其具有成本效益和高效。

整合和未来前景

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。

最后的想法...

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!

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