Các hệ thống IT doanh nghiệp đang phát triển nhanh chóng và bùng nổ trên diện rộng, và một xu hướng rõ nét đó là sự chuyển dịch sức mạnh xử lý ra rìa mạng. Gartner dự đoán vào năm 2025, điện toán biên sẽ xử lý 75% dữ liệu được tạo ra bởi tất cả…
AI – HPC
NVIDIA chia sẻ những chi tiết mới về CPU Grace, GPU Hopper, NVLink Switch, Jetson Orin Module tại Hot Chips
Các thiết kế chip mới nhất phản ánh chiều rộng và chiều sâu của những đổi mới trong nền tảng của NVIDIA ở các lĩnh vực AI, Edge và HPC. Trong bốn buổi tọa đàm trong hai ngày, các kỹ sư cấp cao của NVIDIA sẽ mô tả những đổi mới trong lĩnh vực Điện toán…
Trên tay network card NVIDIA ConnectX-7 400Gbps
Tại ISC 2022, những tin tức đáng trông chờ nhất từ NVIDIA có lẽ là về tiến độ ra mắt bộ xử lý Grace và Grace Hopper trong năm tới. Nhưng bên cạnh đó, một thứ đặc biệt khác được trưng bày tại sự kiện cũng thu hút sự quan tâm của khách tham dự. Cụ…
Top những lý do tại sao kiến trúc lưu trữ Object Storage lại hỗ trợ tuyệt vời cho AI
Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) đã trở nên quan trọng đối với các doanh nghiệp trong tất cả các ngành. Tuy nhiên, các ứng dụng AI và ML tạo ra một lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực, các doanh nghiệp có lượng dữ liệu ở mức petabyte phải được quản…
8 yêu cầu về lưu trữ cho AI và Học sâu
Dữ liệu là nguồn gốc của Trí tuệ Nhân tạo và Học sâu (AI và DL). Khối lượng dữ liệu đào tạo lớn giúp nâng cao độ chính xác trong việc tìm kiếm các mối quan hệ có khả năng dự đoán. Dưới đây là tám yêu cầu lưu trữ đặc thù của các ứng dụng…
Edge Computing: Điện toán biên cần một nền tảng toàn diện từ core đến edge
Đây là kỷ nguyên của điện toán tăng tốc! Hàng nghìn tỷ thiết bị, cảm biến và máy móc hoạt động tự động, chạy AI và các ứng dụng doanh nghiệp trong trung tâm dữ liệu, trên đám mây và ngay tại rìa mạng. Mạng lưới Internet-of-things (IoT) rộng lớn này sẽ có quy mô gấp…
HPC: 10 xu hướng công nghệ mạng trong lĩnh vực điện toán hiệu suất cao
Các hệ thống mạng ngày nay hỗ trợ cho các tải công việc cường độ lớn trong môi trường CNTT doanh nghiệp phức tạp. Với các ứng dụng điện toán hiệu suất cao (HPC) và AI / học sâu, các doanh nghiệp đang chịu áp lực phải đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về…
Máy chủ và Máy trạm AI: Lựa chọn nào phù hợp với bạn?
Sẽ không có gì ngạc nhiên nếu bạn đang tự hỏi một máy chủ AI khác với một máy trạm AI như thế nào. Rất nhiều người khác cũng đang thắc mắc như thế. Giả sử các ứng dụng AI chỉ yêu cầu một khối lượng xử lý tăng tốc (qua GPU) tối thiểu, sự khác…
Đào tạo AI phân tán trên nhiều GPU
Sử dụng hệ thống đa GPU để Đào tạo Phân tán Các nhà khoa học dữ liệu hoặc những chuyên gia Học máy đào tạo các mô hình AI trên quy mô lớn chắc chắn sẽ đạt đến giới hạn. Khi kích thước tập dữ liệu tăng lên, thời gian xử lý có thể tăng…
Quản trị rủi ro trong lĩnh vực tài chính: Sử dụng AI trên cloud và được tăng tốc bằng GPU
Có những quy tắc nghiêm ngặt chi phối các định chế tài chính, trong đó một số tổ chức quản lý toàn cầu đã công bố các yêu cầu về quy định tuân thủ trong lĩnh vực tài chính. Điều này dẫn đến việc các định chế tài chính phải đối mặt với nhiều thách…