Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в маркетинговой акции «Вкусные условия». Участвующие бренды: Vitek, Hyundai, Rondell, Starwind. Фокусные продукты: вафельницы, тостеры, сэндвичницы, хлебопечи, кофемашины, электрические турки, капельные и рожковые кофеварки. Период действия акции: с ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в промопрограмме на всю линейку продукции Patriot. Закупая оборудование Patriot, вы накапливаете бонусы. По итогам акции накопленные бонусы выдаются в виде подарочных сертификатов различных розничных сетей по вашему выбору
Получите кешбэк 5% на закупку новых моделей мини-ПК CBR до 15 декабря^ Артикул 11039713 CBR DT-001 Артикул 11039714 CBR DT-002 Артикул 11111883 CBR DT-007 Артикул 11113650 CBR DT-008 В течение 10 дней после отгрузки заполните форму регистрации, указав свои данные: ФИО, код клиента, должность ...
Кристофер Тоцци, технологический аналитик Fixate.io, рассказывает на портале ITPro Today, как оптимизированные для искусственного интеллекта решения для хранения данных могут повысить производительность, надежность и экономическую эффективность рабочих нагрузок ИИ, обеспечив необходимое сочетание масштабируемости, скорости и гибкости данных. Вы, возможно, знаете, что для рабочих нагрузок ИИ могут быть полезны специализированные типы вычислительных ресурсов, такие как GPU или FPGA. Но знаете ли вы, что оптимизированная для ИИ система хранения данных также является важным фактором для развертывания экономически эффективных и высокопроизводительных рабочих нагрузок ИИ? Если нет, то вам, возможно, будет интересно узнать, какую роль играет СХД в рабочих нагрузках ИИ, и какие типы СХД могут оптимизировать производительность, надежность и стоимость ИИ. ИИ и хранение данных: основы Как и все типы рабочих нагрузок с постоянным хранением данных, ИИ нуждается в СХД, хотя способы их использования для разных типов рабочих нагрузок ИИ могут различаться. Общие примеры потребностей ИИ в хранении данных включают: Рабочие нагрузки генеративного ИИ нуждаются в хранении обучающих данных, пока модели находятся в процессе обучения. После обучения моделям генеративного ИИ может потребоваться временное хранение данных на время выполнения выводов (это процесс, в ходе которого модели генерируют содержимое на основе новых входных данных). Описательные и прогностические модели ИИ используют СХД ... читать далее.
