AI

メモリ最適化とインフラストラクチャ設計によって、効率性と持続可能性を向上させながら、AIへのアクセスを拡大する方法をご覧ください。2015年に導入された国連の持続可能な開発目標（SDGs）は、いくつかの課題に取り組むためのグローバルな枠組みを提供します。.

スタック全体でメモリ管理の方法を見直すことで、GPUの有効メモリを拡張し、既存のローカルシステムでより高性能なAIワークロードを実行できます。AIの普及が加速するにつれて、それを支えるインフラストラクチャへの負荷も増大しています。過去1年間で、メモリは...

エージェント型AIワークロードは、特にローカルで実行する場合、従来のAIよりも多くのメモリを必要とします。モデルが大きくなり、エージェントが長時間の状態を維持するにつれて、メモリが主要なボトルネックとなります。この記事では、aiDAPTIVがAIのメモリ効率をどのように向上させ、これを可能にするかを説明します。.

進化するグローバル規制は、AIインフラストラクチャの意思決定を再構築しています。コンプライアンスに準拠し、監査可能で、高性能なAIシステムを構築するには、データの管理を自社で行うことがなぜ重要なのかをご覧ください。AIは実験段階から本番環境へと急速に移行しています。.