Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif
%20(1).webp)
PADO dan VESSL Umumkan Solusi MLOps Hemat Energi
Generatived
19/1/26, 09.00
PADO, penyedia platform orkestrasi energi, mengumumkan kolaborasi dengan VESSL untuk mengatasi tantangan yang ditimbulkan oleh meningkatnya permintaan AI dalam jaringan energi dan operasi pusat data. Kemitraan ini bertujuan untuk mengembangkan solusi MLOps yang terintegrasi dengan jaringan yang secara efisien mengelola beban kerja AI dan memaksimalkan pemanfaatan komputasi, menciptakan peluang pendapatan baru bagi operator pusat data. Momentum AI terus tumbuh, dengan adopsi bisnis meningkat 55% tahun lalu dan investasi pusat data global mencapai rekor $61 miliar.
Solusi gabungan dari PADO dan VESSL memperkenalkan alur kerja MLOps yang sadar energi pertama untuk mengatasi kebutuhan yang semakin meningkat akan komputasi AI yang hemat energi. Dengan mengintegrasikan penjadwalan beban kerja yang sadar grid dari PADO dengan orkestrasi AI multi-cloud dari VESSL, kolaborasi ini menghadirkan lapisan MLOps terpadu yang hemat energi. Sistem ini memungkinkan penerapan yang lancar tanpa memerlukan perombakan infrastruktur, menetapkan standar baru untuk operasi pusat data dalam menghadapi adopsi AI yang semakin meluas.
Kolaborasi antara PADO dan VESSL memungkinkan beberapa kemampuan utama, termasuk kemampuan untuk secara otomatis menggeser beban kerja GPU dan AI ke waktu dan lokasi dengan energi terbarukan yang lebih murah, perutean beban kerja dinamis, menjaga pengulangan eksperimen ML dan service-level agreement (SLA) penyewa, serta memungkinkan monetisasi sumber daya komputasi yang fleksibel untuk berbagai layanan jaringan, mengoptimalkan konsumsi energi tanpa mengganggu alur kerja penelitian dan produksi AI.
Wannie Park, CEO PADO, menekankan bahwa seiring dengan semakin meluasnya penggunaan alat AI seperti halnya internet, orkestrasi komputasi yang lebih adaptif dan hemat energi menjadi sangat penting. Jaeman An, CEO VESSL, juga menekankan potensi kemitraan ini untuk mengatasi tantangan kompleksitas infrastruktur dan konsumsi energi. Kolaborasi ini bertujuan untuk mendukung pertumbuhan AI yang berkelanjutan sambil memprioritaskan peningkatan efisiensi energi. Untuk informasi lebih lanjut tentang kemitraan ini, silakan kunjungi situs web masing-masing PADO dan VESSL.
Bagikan artikel ini:
Tin tức mới nhất
Google Cloud Memperluas Kemitraan AI di Inggris Raya
3/7/26, 09.00
Google Cloud mengumumkan perluasan inisiatif AI di seluruh Inggris Raya, memperkenalkan kolaborasi baru dengan perusahaan, sektor publik, dan perusahaan rintisan.
NTT West Bermitra dengan Perusahaan Manajemen Carbon untuk Dekarbonisasi
3/7/26, 09.00
NTT West dan Tansoman GX mengumumkan kemitraan bisnis untuk mendukung inisiatif dekarbonisasi bagi usaha kecil dan menengah (UKM) bekerja sama dengan pemerintah daerah.
Google Cloud Memperluas Infrastruktur AI Rahasia Secara Global
3/7/26, 09.00
Google Cloud memperkenalkan kemampuan Komputasi Rahasia baru yang dirancang untuk memperkuat privasi untuk beban kerja AI.
Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.
Bagikan artikel ini:
Bagikan artikel ini:
Kategori
Berita
AI dan hukum/peraturan/masyarakat
Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.
Berita terkini
Google Cloud Memperluas Kemitraan AI di Inggris Raya
3/7/26, 09.00
Google Cloud mengumumkan perluasan inisiatif AI di seluruh Inggris Raya, memperkenalkan kolaborasi baru dengan perusahaan, sektor publik, dan perusahaan rintisan.
NTT West Bermitra dengan Perusahaan Manajemen Carbon untuk Dekarbonisasi
3/7/26, 09.00
NTT West dan Tansoman GX mengumumkan kemitraan bisnis untuk mendukung inisiatif dekarbonisasi bagi usaha kecil dan menengah (UKM) bekerja sama dengan pemerintah daerah.
Google Cloud Memperluas Infrastruktur AI Rahasia Secara Global
3/7/26, 09.00
Google Cloud memperkenalkan kemampuan Komputasi Rahasia baru yang dirancang untuk memperkuat privasi untuk beban kerja AI.


%20(1).webp)
%20(1).webp)
%20(1).webp)

