En un mundo donde la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo son cada vez más esenciales, la eficiencia en el uso de aceleradores de IA se ha convertido en una prioridad. Un desafío común en esta área es la subutilización de las unidades de procesamiento gráfico (GPU), las cuales operan frecuentemente entre un 30 y un 40% de su capacidad, desperdiciando valiosos recursos tecnológicos, presupuestales y energéticos.
Para abordar este problema, NeuReality ha organizado una sesión en vivo que contará con la participación de su CTO de Campo, Iddo Kadim. Este evento, programado para el jueves 5 de diciembre a las 10 AM PST (5 PM GMT), se llevará a cabo de manera virtual, permitiendo a los participantes de todo el mundo asistir cómodamente desde sus ubicaciones.
Kadim se enfocará en la optimización de la capacidad de los aceleradores de IA, compartiendo un enfoque integral que incluye el uso de software inteligente, APIs optimizadas e instrucciones de inferencia eficientes. Con estas herramientas, se espera que los asistentes puedan liberar un rendimiento sorprendente en cualquier acelerador de IA que utilicen.
Entre los puntos más destacados de la sesión se encuentra la urgencia de optimizar las GPU para superar la media de utilización y maximizar el rendimiento por dólar y por vatio. Asimismo, se abordará la importancia de comprender los factores que impactan en la utilización, tales como el uso de computación, la utilización de memoria y el ancho de banda de esta.
El evento también promete ir más allá del hardware. Los participantes aprenderán a aprovechar el poder del software inteligente y las APIs para optimizar desde la pre-procesación de datos de IA hasta el ruteo de cargas de trabajo, maximizando así las inversiones en aceleradores de IA, ya sean XPU, ASIC o FPGA.
Por último, se presentarán opciones inteligentes para explorar soluciones modernas que resuelvan las raíces de la subutilización de los aceleradores de IA. Se esperan resultados de rendimiento del mundo 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 resumen, esta sesión se perfila como una oportunidad invaluable para aquellas empresas y desarrolladores que han invertido cuantiosas sumas en GPU y desean evitar que permanezcan inactivas, asegurando el máximo provecho de sus inversiones tecnológicas.
vía: AI Accelerator Institute
