AI

AIの真の価値を引き出すには、まず自社のビジネスを特徴づける要素に基づいてモデルをトレーニングすることから始めます。この記事は、よりスマートでビジネス対応可能なAIの構築に関する2部構成のシリーズの第1回です。自社データに基づいてAIをトレーニングすることが、真のビジネス価値創出の鍵となる理由に焦点を当てています。.

Phisonは5月に開催されたAI Infrastructure Tech Field Dayイベントで大きな存在感を示し、AI推論とモデル学習の課題について議論し、参加者にaiDAPTIV+ソリューションを紹介しました。Phisonリーダーによる各セッションのフルバージョンは視聴可能です。.

リアルタイムAIインサイトを最大限に効果的に得るために、高性能ストレージが不可欠な理由と、Phisonがどのようにそれを容易にするのかをご覧ください。AIは組織のデータ活用方法を変革しています。しかし、次の大きな飛躍はモデル開発だけではありません。それは….

SC25において、Phison社は、2基のGPUと192GBのVRAMを搭載した単一サーバー上で、Llama 3.1の4050億パラメータモデルを微調整学習することで、同社のaiDAPTIV+ハードウェアおよびソフトウェアソリューションの潜在能力を披露しました。このタスクには通常、合計VRAMプールが必要です….

高等教育機関は、大規模AIの実証の場となりつつあります。最大のブレークスルーは、膨大な量のデータを効率的に移動・管理できるかどうかにかかっています。AIはかつて、ハイパースケールの巨大テクノロジー企業の領域でした。しかし、新たなイノベーションの波が到来しています….