Во время выхода на рынок Nvidia A100, к нам обратился клиент с запросом о помощи в устранении проблемы с совместимостью ускорителя при установке и настройке TensorFlow и PyTorch.
Клиенту потребовались дополнительные вычислительные мощности для их задач в Deep Learning. Итог: оптимизация моделей и почти двукратное ускорение.
Внедрение контейнеризации. Использование в качестве рабочего окружения специально подготовленных Docker-контейнеров.
Решили задачу клиента, который пришел к нам с проблемой некорректной работы распределенного обучения на нескольких ускорителях.
Спроектировали и построили высокопроизводительный кластер, а также разработали систему на базе искусственного интеллекта для оценки наличия полезных ископаемых на участке земли.
Внедрили систему VDI, чтобы повысить безопасность системы, снизить затраты на сопровождение ИТ-инфраструктуры, дать возможность гибкого конфигурирования рабочих столов для различных задач.
Во время выхода на рынок Nvidia A100, к нам обратился клиент с запросом о помощи в устранении проблемы с совместимостью ускорителя при установке и настройке TensorFlow и PyTorch.
Клиенту потребовались дополнительные вычислительные мощности для их задач в Deep Learning. Итог: оптимизация моделей и почти двукратное ускорение.
Внедрение контейнеризации. Использование в качестве рабочего окружения специально подготовленных Docker-контейнеров.
Решили задачу клиента, который пришел к нам с проблемой некорректной работы распределенного обучения на нескольких ускорителях.
Спроектировали и построили высокопроизводительный кластер, а также разработали систему на базе искусственного интеллекта для оценки наличия полезных ископаемых на участке земли.
Внедрили систему VDI, чтобы повысить безопасность системы, снизить затраты на сопровождение ИТ-инфраструктуры, дать возможность гибкого конфигурирования рабочих столов для различных задач.