As cargas de trabalho de IA estão cada vez mais focadas em inferência, aprendizado de máquina offline e aprendizado na borda.
Os casos de uso são abundantes: aplicativos de IA generativa, agentes de IA e até mesmo renderização assistida por IA (para visuais estáticos, vídeo ou, especificamente, cinema).
Uma narrativa comum é que a oferta de GPUs está restrita, tornando o desenvolvimento de aplicações de IA caro. Mas para muitas dessas tarefas, você não precisa das GPUs mais recentes e de nível empresarial.
Os construtores podem economizar até 90% nos custos de computação com GPUs de consumo distribuídas.
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