Text translated to French: « Article Sponsorisé Vous avez peut-être déjà analysé les cas d’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) au sein de votre entreprise et identifié des gains potentiels d’efficacité, des opportunités de revenus et plus encore. La tâche difficile arrive maintenant : construire une infrastructure qui soutient votre mission. La capacité de calcul est une partie cruciale de ce portefeuille, mais les entreprises oublient souvent un autre ingrédient tout aussi important : le stockage. Investir massivement dans les dernières GPU ou capacités cloud pour vous donner un avantage dans la formation et l’inférence de modèles d’IA est important, mais tout cela sera vain si vous ne pouvez pas nourrir la bête avec les données nécessaires pour obtenir des résultats. C’est là que la technologie de stockage scale-out intervient – pour aider les organisations à répondre aux questions d’infrastructure posées par ce nouveau monde de l’IA. « Les données sont un élément différenciant pour les entreprises impliquées dans l’IA », déclare Tom Wilson, chef de produit chez Dell Technologies, axé sur les charges de travail en IA, qui compare les données au carburant, le calcul au moteur et le stockage au réservoir de carburant. « Avoir une plate-forme modernisée qui offre la sécurité, l’efficacité de stockage, les performances et l’échelle dont les entreprises ont besoin pour utiliser ces données dans les workflows en IA est l’un de nos piliers principaux pour PowerScale. » »
Les Problèmes Communs Rencontrés par la Société dans l’Utilisation Efficace des Derniers Développements de l’Intelligence Artificielle
Les Problèmes Communs Rencontrés par la Société dans l’Utilisation Efficace des Derniers Développements de l’Intelligence Artificielle Introduction L’intelligence artificielle (IA)