Les charges de travail en IA concernent de plus en plus l'inférence, l'apprentissage automatique hors ligne et l'apprentissage en périphérie.
Les cas d'utilisation sont abondants : applications d'IA générative, agents d'IA, et même rendu assisté par IA (pour des visuels statiques, des vidéos ou, spécifiquement, des films).
Un récit courant est que l'approvisionnement en GPU est contraint, rendant le développement d'applications d'IA coûteux. Mais pour beaucoup de ces tâches, vous n'avez pas besoin des derniers GPU de niveau entreprise.
Les développeurs peuvent économiser jusqu'à 90 % sur les coûts de calcul avec des GPU de consommation distribués.
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