Las cargas de trabajo de IA se centran cada vez más en la inferencia, el aprendizaje automático offline y el aprendizaje en el borde.
Los casos de uso son abundantes: aplicaciones de IA generativa, agentes de IA e incluso renderizado asistido por IA (para visuales estáticos, video o, específicamente, cine).
Una narrativa común es que el suministro de GPU está restringido, lo que hace que el desarrollo de aplicaciones de IA sea costoso. Pero para muchas de estas tareas, no necesitas las GPU de última generación y de nivel empresarial.
Los desarrolladores pueden ahorrar hasta un 90% en costos de computación con GPU de consumo distribuidas.
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