En un mundo donde la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo son cada vez más esenciales, optimizar el uso de los aceleradores de IA se ha convertido en una prioridad para muchas empresas. Un problema común en este campo es la subutilización de las unidades de procesamiento gráfico (GPU), que operan a menudo solo entre un 30 y un 40% de su capacidad total, desperdiciando así recursos tecnológicos, presupuestales y energéticos.
Para abordar esta problemática, la compañía NeuReality ha organizado una sesión en vivo que contará con la presencia de su Director Técnico de Campo, Iddo Kadim. Este evento, previsto para el jueves 5 de diciembre a las 10 AM PST (5 PM GMT), se desarrollará de forma virtual, permitiendo a participantes de todo el mundo unirse desde sus propias ubicaciones.
Kadim enfocará su presentación en la optimización de la capacidad de los aceleradores de IA, compartiendo estrategias integrales que incluyen el uso de software inteligente, APIs optimizadas e instrucciones de inferencia eficientes. Con estas herramientas, se espera que los asistentes puedan liberar un rendimiento sorprendente en cualquiera de los aceleradores de IA que utilicen.
Uno de los puntos más destacados de la sesión será la emergencia de optimizar las GPU para superar la media de utilización y maximizar el rendimiento por dólar y por vatio. Además, se abordará la importancia de comprender diversos factores que impactan en la utilización, como el uso de computación, la utilización de memoria y el ancho de banda.
El evento también promete ir más allá del hardware tradicional. Los participantes aprenderán cómo aprovechar el poder del software inteligente y las APIs para optimizar desde la pre-procesación de datos de IA hasta el ruteo eficiente de cargas de trabajo, asegurando así que las inversiones en aceleradores de IA, ya sean XPU, ASIC o FPGA, se maximicen por completo.
Por último, se presentarán opciones inteligentes para explorar soluciones tecnológicas modernas que aborden las causas principales de la subutilización de aceleradores de IA. Están previstos resultados reales de rendimiento de modelos de lenguaje extenso (LLM), conseguidos al emparejar el servidor en chip NR1 de NeuReality con cualquier GPU o acelerador de IA.
En resumen, esta sesión se anticipa como una oportunidad invaluable para aquellas empresas y desarrolladores que han invertido grandes sumas en GPU y desean evitar su inactividad, optimizando cada centavo de sus inversiones tecnológicas.
