KI-Workloads beziehen sich zunehmend auf Inferenz, Offline-Maschinenlernen und Edge-Lernen.
Anwendungsfälle sind zahlreich: generative KI-Apps, KI-Agenten und sogar KI-unterstütztes Rendering (für statische Visuals, Video oder speziell Film).
Eine gängige Erzählung ist, dass das Angebot an GPUs eingeschränkt ist, was die Entwicklung von KI-Anwendungen kostspielig macht. Aber für viele dieser Aufgaben benötigt man nicht die neuesten, professionellen GPUs.
Bauer können bis zu 90 % der Rechenkosten mit verteilten, handelsüblichen GPUs sparen.
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