โครงสร้างพื้นฐาน AI ระดับองค์กรด้วยโซลูชันจาก HPE และ NVIDIA

AI ระดับองค์กรต้องการการผสมผสานที่มีประสิทธิภาพของคอมพิวเตอร์, สตอเรจ และการเร่งความเร็ว เพื่อรองรับเวิร์กโหลด machine learning สมัยใหม่ การทำความเข้าใจว่าฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ทำงานร่วมกันอย่างไรเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างแพลตฟอร์ม AI ที่ปรับขนาดได้และมีประสิทธิภาพสูง หลักสูตรแบบข้อความนี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับพื้นฐานของโครงสร้างพื้นฐาน AI ระดับองค์กร โดยเน้นที่การทำงานร่วมกันอันทรงพลังระหว่างระบบ HPE และเทคโนโลยีการเร่งความเร็วของ NVIDIA คุณจะเปลี่ยนจากการทำความเข้าใจส่วนประกอบฮาร์ดแวร์พื้นฐานไปสู่การวางแผนสภาพแวดล้อม AI ที่แข็งแกร่งและพร้อมใช้งานจริง สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - เรียนรู้แนวคิดพื้นฐานของการประมวลผลแบบเร่งด้วย GPU และสถาปัตยกรรมเซิร์ฟเวอร์ระดับองค์กร - ทำความเข้าใจว่าเซิร์ฟเวอร์ HPE ผสานรวมกับ NVIDIA GPUs อย่างไรเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโหลด deep learning - สำรวจรูปแบบโครงสร้างพื้นฐาน AI สมัยใหม่ รวมถึงการปรับใช้ hybrid cloud และสภาพแวดล้อมแบบ containerized - ค้นพบวิธีปรับขนาดทรัพยากรคอมพิวเตอร์สำหรับการสร้างข้อความเสริมด้วยการดึงข้อมูล (RAG) และ large language models - ประยุกต์ใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการจัดการพลังงาน, การระบายความร้อน และ virtualization ใน AI data centers เราจะเริ่มต้นด้วยคำศัพท์ที่จำเป็นและสถาปัตยกรรมหลักของการประมวลผลแบบเร่งความเร็ว จากนั้น คุณจะได้สำรวจการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์, เลเยอร์การจัดการซอฟต์แวร์ และกลยุทธ์การปรับใช้ที่ทันสมัยสำหรับ AI ระดับองค์กร หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้าน IT, ผู้ดูแลระบบ และผู้ที่ชื่นชอบเทคโนโลยีที่ต้องการทำความเข้าใจโครงสร้างพื้นฐานฮาร์ดแวร์ AI โดยไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้าน GPU clustering มาก่อน เริ่มอ่านวันนี้เพื่อสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งในโครงสร้างพื้นฐาน AI ระดับองค์กรที่ทันสมัย