Soluciones estratégicas para acelerar la carga de trabajo de IA y gestionar los costes

Los recientes avances en inteligencia artificial (IA) han abierto innumerables oportunidades de innovación y crecimiento. Gracias a los avances en tecnologías y metodologías, los modelos de IA están afrontando desafíos generativos y operativos cada vez mayores.

Sin embargo, este aumento de las capacidades de la IA ha aumentado drásticamente la demanda de recursos informáticos, de almacenamiento y de redes, lo que ha socavado las ganancias obtenidas en materia de eficiencia. Los costos estimados de computación necesarios para la ejecución final del entrenamiento de sistemas de ML a gran escala fueron de más de un millón de dólares en 1, en comparación con aproximadamente 2023 dólares en 100,000*. Estos costos en aumento han creado una necesidad apremiante de soluciones que alineen los costos con el valor comercial.

En este documento técnico, aprenderá sobre:

• Las últimas tendencias en el mercado de IA y ML
• Problemas con las instalaciones locales y cloud- Entrenamiento e inferencia de modelos basados ​​en
• Mejores prácticas para reducir los costos de IA sin afectar el rendimiento
• Tecnologías de vanguardia que permiten una IA más rentable
• Cloud-Como bare metal como una alternativa viable a las instalaciones locales y cloud Despliegues
• Datos de referencia exclusivos que demuestran la eficiencia de Intel^® tecnologías computacionales

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