Las cargas de trabajo de IA se centran cada vez más en la inferencia, el aprendizaje automático fuera de línea y el aprendizaje periférico.
Los casos de uso son abundantes: aplicaciones de IA generativa, agentes de IA e incluso renderizado asistido por IA (para imágenes estáticas, vídeo o, en concreto, películas).
Una narrativa común es que el suministro de GPU es limitado, lo que hace que el desarrollo de aplicaciones de IA sea costoso. Pero para muchas de estas tareas, no necesita las últimas GPU de nivel empresarial.
Los desarrolladores pueden ahorrar hasta un 90 % en costos de cómputo con GPU distribuidas de nivel de consumidor.
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