En un mundo cada vez más dominado por la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo, la eficiencia en el uso de los aceleradores de IA se ha convertido en una necesidad imperiosa. Un problema recurrente en este ámbito es la subutilización de las unidades de procesamiento gráfico (GPU), que frecuentemente funcionan solo al 30-40% de su capacidad, lo que resulta en un desperdicio considerable de recursos tecnológicos, financieros y energéticos.
En respuesta a este desafío, la empresa NeuReality ha organizado una sesión en vivo que contará con la presencia de Iddo Kadim, su CTO de Campo. Este evento, previsto para el jueves 5 de diciembre a las 10 AM PST (5 PM GMT), se llevará a cabo de manera virtual, ofreciendo a participantes de todo el mundo la posibilidad de asistir desde la comodidad de sus hogares u oficinas.
Kadim se centrará en la optimización de la capacidad de los aceleradores de IA, presentando un enfoque holístico que abarca el uso de software avanzado, APIs optimizadas e instrucciones de inferencia eficaces. Con estas herramientas, se espera que los asistentes puedan desatar un rendimiento sorprendente en cualquier acelerador de IA que utilicen.
Uno de los aspectos más destacados de la sesión será la urgencia de optimizar las GPU para superar la media de utilización y maximizar el rendimiento tanto económico como energético. También se discutirá la importancia de entender los factores que impactan en la utilización, como el uso computacional, la utilización de memoria y el ancho de banda disponible.
El evento no se limitará al hardware. Los asistentes aprenderán a utilizar software inteligente y APIs para optimizar desde la preprocesamiento 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 que aborden las raíces de la subutilización de los aceleradores de IA. Se compartirán ejemplos de rendimiento del mundo real de modelos de lenguaje extenso (LLM), logrados al combinar el servidor en chip NR1 de NeuReality con cualquier GPU o acelerador de IA.
En resumen, esta sesión se presenta como una valiosa oportunidad para empresas y desarrolladores que han invertido sumas significativas en GPU y desean asegurarse de que estas no permanezcan inactivas, aprovechando así al máximo sus inversiones tecnológicas.
