L’era dei Big Data
Scopri come i Big Data stanno trasformando i carichi di lavoro AI/ML e l'infrastruttura necessaria per elaborare in modo efficiente enormi set di dati.
Per saperne di piùScala i tuoi carichi di lavoro AI/ML con cluster GPU
Accelera la ricerca e lo sviluppo dell'intelligenza artificiale con cluster GPU distribuiti tra più provider cloud. Elemento fornisce accesso diretto alle risorse GPU, ottimizzazione dei costi e integrazione del framework per startup IA e laboratori di ricerca.
Accesso GPU multi-cloud
Accedi alle GPU da AWS, Azure, GCP e svincolato svincolato dall'infrastruttura on-premise tramite un'unica interfaccia
Integrazione framework
Supporto nativo per TensorFlow, PyTorch, Kubernetes e altri framework AI/ML popolari
Ottimizzazione dei costi
Allocazione intelligente delle risorse e scalabilità automatica per ridurre al minimo i costi massimizzando le prestazioni
Pipeline di dati
Inserimento e preelaborazione dei dati senza interruzioni con accelerazione GPU per set di dati di grandi dimensioni
Infrastruttura predisposta per AI/ML
Piattaforma completa progettata per carichi di lavoro AI/ML con gestione dei cluster GPU, integrazione del framework e ottimizzazione dei costi.
AtomOS
Hypervisor pronto per GPU
Hypervisor per ambienti di produzione con supporto passthrough GPU, integrazione CUDA e prestazioni ottimizzate per carichi di lavoro AI/ML. Distribuisci on-premise o in ambienti cloud ibridi.
GPU passthrough
CUDA integration
Performance optimization
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Electros
Console di gestione AI/ML
Dashboard unificato per la gestione dei cluster GPU, il monitoraggio dei progressi della formazione e l'ottimizzazione dell'allocazione delle risorse. Metriche in tempo reale, scalabilità automatizzata e monitoraggio dei costi per carichi di lavoro AI/ML.
GPU cluster management
Training monitoring
Cost optimization
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Atomosphere
API di integrazione AI/ML
API completa per l'integrazione con framework AI/ML, origini dati e provider cloud. Supporto per TensorFlow, PyTorch, Kubernetes e distribuzione automatizzata di modelli.
Framework integration
Data pipeline
Model deployment
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