IA/ML et data science

Faites évoluer vos charges de travail IA/ML avec des clusters GPU

Accélérez votre recherche et développement en IA avec des clusters GPU distribués sur plusieurs fournisseurs de cloud. Elemento offre un accès transparent aux ressources GPU, une optimisation des coûts et une intégration de framework pour les startups d'IA et les laboratoires de recherche.

Accès GPU multi-cloud

Accédez aux GPU d'AWS, Azure, GCP et de l'infrastructure sur site via une interface unique

Intégration framework

Prise en charge native de TensorFlow, PyTorch, Kubernetes et d'autres frameworks IA/ML populaires

Optimisation des coûts

Allocation intelligente des ressources et mise à l'échelle automatique pour minimiser les coûts tout en maximisant les performances

Pipeline de données

Ingestion et prétraitement transparents des données avec accélération GPU pour les grands ensembles de données

AI/ML infrastructure with GPU clusters and data processing

Infrastructure prête pour l'IA/ML

Plateforme complète conçue pour les charges de travail IA/ML avec gestion de cluster GPU, intégration de framework et optimisation des coûts.

AtomOS

Hyperviseur prêt pour le GPU

Hyperviseur de niveau production avec prise en charge du GPU passthrough, intégration CUDA et performances optimisées pour les charges de travail IA/ML. Déployez sur site ou dans des environnements de cloud hybride.

GPU passthrough CUDA integration Performance optimization

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Electros

Console de gestion IA/ML

Tableau de bord unifié pour gérer les clusters GPU, surveiller la progression de la formation et optimiser l'allocation des ressources. Mesures en temps réel, mise à l'échelle automatisée et suivi des coûts pour les charges de travail IA/ML.

GPU cluster management Training monitoring Cost optimization

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Atomosphere

API d'intégration IA/ML

API complète pour l'intégration avec les frameworks AI/ML, les sources de données et les fournisseurs de cloud. Prise en charge de TensorFlow, PyTorch, Kubernetes et du déploiement automatisé de modèles.

Framework integration Data pipeline Model deployment

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