Puissance de calcul pour les charges de travail d'IA modernes
Inférence
Exploitez des modèles d'IA en production et traitez les requêtes avec une faible latence. Les serveurs accélérés par GPU fournissent la puissance de calcul nécessaire aux modèles linguistiques, à la vision Computer et à d'autres charges de travail d'inférence.
Entraînement et mise au point
L'entraînement et l'ajustement des modèles d'IA nécessitent une puissance de calcul parallèle élevée. Des GPU, des CPU et de la mémoire vive performants constituent la base des processus d'entraînement et de réglage fin, très gourmands en ressources de calcul.
IA générative et grands modèles de langage (LLM)
Outre la puissance des GPU, les modèles linguistiques de grande taille nécessitent une mémoire vive suffisante, des supports de stockage rapides et une bande passante réseau élevée. Les serveurs AKHET® peuvent être adaptés à différentes tailles de modèles et à différents nombres d'utilisateurs.
Calcul sur GPU NVIDIA
Les serveurs AKHET® prennent en charge les puissants GPU NVIDIA pour les opérations de calcul parallèles. Selon la plateforme et l'application, différentes catégories de GPU sont disponibles pour l'IA, l'apprentissage automatique et les charges de travail gourmandes en données.
IA locale sur une infrastructure propre
L'IA ne doit pas nécessairement fonctionner exclusivement dans le cloud. Grâce à l'IA locale, les entreprises peuvent exploiter des modèles sur leur propre infrastructure et traiter les données localement. Nos serveurs d'IA constituent la base matérielle nécessaire à cela.
Découvrir les serveurs d'IA Serveurs d'IA adaptés à différents besoins en termes de performances
Du serveur GPU compact à la puissante plateforme multi-GPU : nos systèmes AKHET® proposent différentes configurations pour l'IA, l'apprentissage automatique, l'inférence et les applications gourmandes en données.
De la configuration à la production en série Écrivez-nous :
Pyramid développe et fabrique du matériel serveur en Allemagne. La plateforme, le processeur, le processeur graphique, la mémoire vive, le stockage et le réseau peuvent être adaptés à l'application, aux besoins en performances et au cycle de vie prévu.
Votre interlocuteur :
Frédéric Eschbach et Serena Liu