Покупайте материнские платы Gigabyte из списка на сайте NETLAB и получайте кешбэк по схеме: 50 000 – 99 999 - 5,5% 100 000 – 299 999 - 6,5% от 300 000 и более - 7% Внимание! Бюджет программы ограничен, акция может быть закончена раньше заявленного срока. Чтобы получить ...
Уважаемые партнеры! Treolan приглашает вас принять участие в новой маркетинговой программе по мониторам Acer. Покупая мониторы Acer в Treolan, вы накапливаете баллы, которые сможете обменять на электронные подарочные сертификаты на ваш выбор. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Уважаемые партнеры! Treolan приглашает вас принять участие в маркетинговой программе. Закупая участвующие в акции ноутбуки, вы получаете сумку для ноутбука IRBIS в подарок. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Чем быстрее растёт внедрение искусственного интеллекта, тем большему числу предприятий необходимо понимать и оптимизировать своё оборудование и инфраструктуру до мельчайших деталей, пишет на портале The New Stack Шон О’Мира, технический директор Mirantis. В самом ближайшем будущем вся технологическая инфраструктура фактически станет инфраструктурой ИИ. Это не преувеличение. По мере того, как предприятия масштабируют использование моделей генеративного ИИ и автономных агентов, каждый уровень технологического стека — от кремниевых процессоров до оркестровки — будет перестроен для поддержки рабочих нагрузок ИИ. Этот переход — ещё одно изменение, происходящее после перехода от физических центров обработки данных к облачным вычислениям. В течение нескольких лет значительные сегменты традиционного пространства приложений могут исчезнуть, будучи заменены системами на основе ИИ и рабочими процессами, разрабатываемыми и, возможно, модифицируемыми в режиме реального времени самим ИИ. Почему инфраструктура ИИ ломает старые правила игры История облачных вычислений определялась абстракцией. Виртуализация, контейнеры, API и механизмы оркестровки делали нижние уровни — оборудование, операционные системы — все более невидимыми. Рабочие нагрузки ИИ меняют эту тенденцию. Производительность при масштабировании напрямую зависит от используемых оборудования и структур. Рабочие нагрузки обучения и вывода тесно связаны с CPU, GPU, памятью и сетью. Вместо того, чтобы скрывать сложность, ИИ выносит ... читать далее.
Мы используем cookie-файлы, возможности LiveInternet, Яндекс.Метрики и SberAds для наилучшего представления нашего сайта в соответствии с Политикой обработки персональных данных. Если Вы согласны с этим, пожалуйста, нажмите кнопку «Принять». Продолжая пользоваться сайтом, Вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании сайтом cookie-файлов, LiveInternet, Яндекс.Метрики и SberAds, и согласны с Политикой обработки персональных данных.