Nvidia собирается купить ARM за 40 миллиардов долларов, как это повлияет на остальную отрасль и почему они это делают? Nvidia опубликовала пресс-релиз о своих намерениях, так что давайте рассмотрим основные моменты и дадим несколько комментариев. Я размышлял об этих перспективах и о том, что они означают в более ранних статьях , но теперь мы получили более подробную информацию от самой Nvidia о том, что они собираются делать. Чтобы поместить все это в контекст, нам нужно понять..

Из-за всей шумихи вокруг графических процессоров возможности центральных процессоров часто упускают из виду при развертывании модели глубокого обучения для логического вывода. Текущая зависимость отрасли от графических процессоров создает две проблемы: доступность графических процессоров в настоящее время ограничена, и, во-вторых, надбавка, связанная с графическими процессорами. Обе эти проблемы еще больше усугубляются при развертывании производственных рабочих нагрузок AI/ML в облаке, где..

Поскольку в последние годы в облаке развертывается все больше и больше программных услуг и решений, это не только увеличивает сложность проектирования ИТ-инфраструктуры в центрах обработки данных, но также увеличивает сложность эксплуатации и управления центром обработки данных. Благодаря быстрому развитию технологий искусственного интеллекта (ИИ) использование ИИ может значительно улучшить работу и обслуживание центров обработки данных. С развитием искусственных нейронных сетей (ИНС) и..

Влияние и новые возможности Intel — компания, которая вносит огромный вклад в развитие когнитивных технологий. Являясь лидером суперкомпьютерных площадок Top500, компания формирует будущее высокопроизводительных вычислений (HPC) и более широкой экосистемы (таблица 1). Анализ инвестиционной активности Intel может помочь выявить новые тенденции в области когнитивных технологий. На сегодняшний день Intel завершила не менее 20 сделок, направленных на приобретение или инвестирование в..

В области с быстрыми темпами развития, такой как искусственный интеллект, невероятно важно думать о системах развертывания для конечных пользователей. Вопросы, с которыми сегодня сталкиваются конечные пользователи, заключаются в следующем: как гарантировать, что текущие проектные решения и выбор оборудования и программного обеспечения не «привязывают» систему к одному конкретному набору поставщиков и технологий? И насколько жизнеспособным будет в будущем использовать преимущества нового и..

Машинное обучение — это наука о том, как заставить компьютеры действовать без явного программирования. Он использует различные алгоритмы, которые изучают данные и находят скрытые идеи. Его можно использовать для упреждающего обнаружения аномалий, выявления конкретных проблем с производительностью ИТ, отслеживания подозрительного поведения в корпоративной сети; и многое другое. Машинное обучение обладает огромным потенциалом для трансформации компаний и предприятий...