Блог компанії De Novo

AI

Хмарні послуги GPU as a Service стрімко стають популярними по всьому світі. Головна причина зростання інтересу – неймовірний попит на технології AI/ML, які вже неможливо уявити без потужних акселераторів. До того ж найчастіше вигідніше орендувати потужності «на вимогу», ніж створювати власну систему.

Компанію Broadcom, відома своїм потужним науково-технічним потенціалом, обрано як партнера Apple зі створення нового серверного процесора під кодовою назвою Baltra. Вихід готових чіпів очікується у 2026 році.  

Один із технологічних лідерів ШІ-галузі, компанія OpenAI замислився над створенням власних чіпів для задач, пов'язаних із генеративним штучним інтелектом. У цій справі повинні допомогти фахівці Broadcom.

Штучний інтелект, Інтернет речей, хмарні сервіси, квантові обчислення — всі ці чудові технології можуть бути не лише на користь, а й на шкоду. В першій половині 2024 року стало зрозуміло, що кіберзлочинці все активніше користуються найсучаснішими інструментами, часто обходячи в цьому питанні відділи кібербезпеки. Але попри все це, ефективна протидія можлива.  

12 вересня 2024 року компанії De Novo та MK-consulting провели спільний вебінар «ML-проєкти: етапи розвитку та рівні зрілості» на якому поділились практичним досвідом та цінними напрацюваннями у галузі розробки та впровадження ML-рішень. 

Більшість керівників та системних адміністраторів невеликих підприємств стурбовані зростальним впливом тіньових ІТ. Проте, потенційна проблема спонукає до активного пошуку рішень, зокрема із застосуванням AI. 

Наприкінці березня 2024 року компанія Broadcom — до складу якої сьогодні входить також і VMware — провела найбільший щорічний захід для інвесторів, де презентувала своє бачення майбутнього в галузі AI. 

З 19 по 22 березня 2024 року в Парижі проходила масштабна щорічна конференція KubeCon + CloudNativeCon Europe 2024 — найважливіший тематичний захід у галузі контейнерних та хмарних технологій. Цього разу ключові доповіді, чи так інакше, були присвячені штучному інтелекту та його впливу на майбутнє хмар та контейнерів.

Чому не всі сучасні прискорювачі обчислень оптимальні для AI/ML-навантажень і в чому принципові відмінності між GPU та TPU?