Inférence Deep Learning à grande échelle avec du matériel prêt pour l'IA

Inférence Deep Learning à grande échelle avec du matériel prêt pour l'IA

Inférence Deep Learning à grande échelle avec du matériel prêt pour l'IA

D'ici 2020, le Deep Learning aura atteint un stade de maturité fondamentalement différent. Son déploiement et son adoption ne se limiteront plus à l'expérimentation, mais deviendront une composante essentielle des opérations commerciales quotidiennes dans la plupart des domaines de la recherche et des industries.

Toutefois, le secteur de l'IA devenant de plus en plus complexe, une solution unique ne peut pas répondre aux contraintes spécifiques de chaque environnement sur l'ensemble des applications de l'IA. Dans ce contexte, les considérations matérielles essentielles sont notamment la disponibilité, la facilité d'utilisation et les frais d'exploitation. Quel type d'infrastructure utilisez-vous aujourd'hui pour vos appareils de périphérie, postes de travail ou serveurs ? Souhaitez-vous faire face à la complexité des architectures multiples ?

L'exploration de ces défis est le sujet de ce guide.

Les sections comprennent :

Détermination du degré de préparation à l'IA

Élaboration et déploiement de politiques de gouvernance et de sécurité des données

Stratégies d'infrastructure pour le passage à l'inférence Deep Learning à grande échelle

L'impact amplifiant des logiciels optimisés

Prochaines étapes : éliminer les barrières entre modèle et réalité

Les bancs d'essai valident les processeurs pour l'inférence Deep Learning

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