Accélération GPU des inférences d’IA

Prenez connaissance des conseils et des meilleures pratiques sur le déploiement, l’exécution et l’évolution des modèles d’IA pour les applications ayant recours à l’inférence.

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L’IA stimule l’innovation à travers une multitude de secteurs, mais de nombreux projets ne répondent pas aux attentes des entreprises en matière de production. Téléchargez ce dossier pour découvrir les dernières évolutions des applications d’inférence optimisées par l’IA et les considérations architecturales qui vous aideront à mettre en œuvre des inférences optimales, mais aussi pour prendre connaissance des workflows de Deep Learning de bout en bout les plus intéressants et savoir comment exploiter le plein potentiel des applications d’IA, du prototypage initial à la mise en production finale grâce à la plateforme d’inférence IA de NVIDIA.

Défis relatifs à l’accélération GPU des inférences d’IA

Transition du prototypage à la mise en production

La mise en production de modèles d’IA peut s’avérer complexe en raison des conflits relatifs à la nuance entre la conception des modèles et les réalités opérationnelles des systèmes informatiques.

Dernières avancées de l’inférence

L’environnement idéal pour exécuter des inférences reposant sur l’IA peut varier en fonction du service ou du produit dans lequel vous souhaitez intégrer vos modèles d’IA.

Charges de travail pour les inférences d’IA

Les chercheurs continuent de faire évoluer la taille, la complexité et la diversité des modèles d’IA.

Plateforme d’inférence IA de NVIDIA

La plateforme d’inférence IA de NVIDIA fournit toutes les performances, l’efficacité et la réactivité requises par la nouvelle génération des services et des produits optimisés par l’IA.

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