オンデマンド
推論スタックは語る。その声を聞く方法を学ぶ。
AIは推論の時代に突入しました。
長年、業界はモデルのトレーニングに注力してきました。しかし今日、真の課題は、AIワークロードを本番環境で大規模に実行することです。
このウェビナーでは、推論スタックからの信号をデコードし、それらをよりスマートなインフラストラクチャの意思決定に変換する方法を学ぶ機会が得られます。
議論する内容
推論が単なるGPUイベントではなく、フルスタックシステムである理由
あなたの推論スタックが既に生成している信号
それらの信号をデータに基づいたインフラストラクチャの意思決定に変換する方法
実際のAIワークロードがパフォーマンス、メモリ、スケーリングに与える影響
AI向けにネットワークを最適化するネットワークエンジニア、ネットワークアーキテクト、および専門家の方々にご参加いただきたいウェビナーです。本ウェビナーは、AIワークロードのネットワークパフォーマンス向上に責任を持つすべての方に役立ちます。
何をお探しですか？