En un mundo donde la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo están revolucionando la tecnología y las industrias, la eficiencia en el uso de aceleradores de IA se ha convertido en una prioridad crítica. Un problema recurrente en este ámbito es la subutilización de las unidades de procesamiento gráfico (GPU), que operan frecuentemente a solo un 30 o 40% de su capacidad máxima. Este subaprovechamiento no solo desperdicia recursos tecnológicos y presupuestales, sino que también supone un elevado costo energético.
Para abordar esta problemática, NeuReality ha organizado una sesión en vivo programada para el jueves 5 de diciembre a las 10 AM PST (5 PM GMT), la cual se llevará a cabo de manera virtual. La sesión estará dirigida por Iddo Kadim, CTO de Campo de NeuReality, y promete ser un evento de gran revelancia que permite a participantes de todo el mundo asistir desde sus ubicaciones.
Kadim compartirá durante esta sesión un enfoque integral para optimizar la capacidad de los aceleradores de IA. Se espera que las herramientas y técnicas presentadas, que incluyen software inteligente, APIs optimizadas e instrucciones de inferencia eficientes, permitan a los asistentes liberar un rendimiento sorprendente de cualquier acelerador de IA que utilicen.
Uno de los puntos focales de la sesión será la necesidad urgente de optimizar las GPU para superar la media de utilización y maximizar el rendimiento por dólar y por vatio. También se explorará la importancia de entender los factores que influyen en la utilización, tales como el uso de computación, la utilización de memoria y el ancho de banda.
La sesión no se limitará únicamente al hardware, ya que los participantes aprenderán a utilizar el poder del software inteligente y las APIs para optimizar procesos desde la preprocesación de datos hasta el ruteo de cargas de trabajo. Esto tendrá el fin de maximizar las inversiones en aceleradores de IA, sean GPU, XPU, ASIC o FPGA.
Por último, se presentarán opciones para explorar soluciones modernas que aborden las raíces de la subutilización de los aceleradores de IA. Los asistentes podrán conocer casos de rendimiento real de modelos de lenguaje extenso (LLM), logrados al emparejar el servidor en chip NR1 de NeuReality con cualquier GPU o acelerador de IA.
En conclusión, la sesión se perfila como una oportunidad invaluable para aquellas empresas y desarrolladores que han invertido sumas significativas en GPUs y desean maximizar el retorno de su inversión tecnológica, asegurando que estos dispositivos no permanezcan inactivos.
