En la era moderna, donde la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo juegan un papel clave en múltiples industrias, la optimización del uso de los aceleradores de IA se ha convertido en una necesidad crítica. Sin embargo, un problema persistente es la subutilización de las unidades de procesamiento gráfico (GPU), que a menudo funcionan entre un 30 y un 40% de su capacidad total, lo que representa un desperdicio considerable de recursos tecnológicos, financieros y energéticos.
Para enfrentar este desafío, NeuReality ha organizado una sesión en vivo en la que participará su Director de Tecnología de Campo, Iddo Kadim. Este evento virtual, programado para el jueves 5 de diciembre a las 10 AM PST (5 PM GMT), brindará la oportunidad a participantes de todo el mundo de unirse y aprender desde sus lugares.
Durante la sesión, Kadim mostrará un enfoque integral para optimizar la capacidad de los aceleradores de IA. Esto incluirá el uso de software inteligente, interfaces de programación de aplicaciones (APIs) optimizadas e instrucciones de inferencia más eficientes. Con estos métodos, se espera que los asistentes sean capaces de liberar un rendimiento notable en cualquier acelerador de IA que implementen.
Uno de los aspectos más destacados será la necesidad imperiosa de optimizar las GPU para superar su media de utilización y maximizar el rendimiento por cada dólar invertido y cada vatio consumido. Kadim también discutirá los factores que afectan la utilización eficiente, como el uso de la computación, la memoria y el ancho de banda.
El evento no se centrará únicamente en el hardware, sino que también abarcará el potencial del software inteligente y las APIs para optimizar los procedimientos desde la preprocesamiento de datos de IA hasta la gestión de cargas de trabajo. Esto ayudará a maximizar las inversiones realizadas en diversos aceleradores de IA, como XPU, ASIC o FPGA.
Finalmente, se presentarán estrategias innovadoras para abordar la subutilización de los aceleradores de IA. Los asistentes podrán observar resultados de rendimiento del mundo real con modelos de lenguaje extenso (LLM), logrados al combinar el servidor en chip NR1 de NeuReality con cualquier GPU o acelerador de IA.
En conclusión, esta sesión se anuncia como una oportunidad valiosa para empresas y desarrolladores que han invertido significativamente en GPU y desean evitar su inactividad, asegurando así el máximo retorno de sus inversiones en tecnología avanzada.
