رائدة التداول io.net تتعاون مع ParallelAI لتعزيز الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي التوليدي – اكتشف التفاصيل!
في شراكة جديدة، أعلنت شبكة io.net، المتخصصة في حسابات GPU اللامركزية، عن تعاونها مع شركة ParallelAI البارزة في تحسين المعالجة المتوازية لمطوري الذكاء الاصطناعي. ستُمكّن هذه الشراكة ParallelAI من دمج مجموعات GPU اللامركزية التابعة لـ io.net في منصتها، مما يعزز القدرة الحاسوبية المطلوبة للمهام الكبيرة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
توسيع موارد GPU لمطوري الذكاء الاصطناعي
تستفيد ParallelAI من موارد GPU من خلال 10 Cloud، مستخدمة وحدات معالجة A100 لأداء مهام معقدة مثل تدريب نماذج اللغة الكبيرة والاستدلال والتعلم العميق الموزع. وبفضل عدم وجود قيود البنية التحتية التقليدية، تستطيع ParallelAI توسيع خدماتها وتلبية احتياجات مطوري الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل. من المتوقع أن توسع هذه الشراكة الحوسبة المعتمدة على GPU المتاحة لمطوري وباحثي الذكاء الاصطناعي.
ستركز io.net وParallelAI أيضًا على البحث والتطوير المشترك. يسعونهما معًا لدفع حدود حوسبة GPU السحابية اللامركزية وتطوير تكنولوجيات متقدمة قد تعيد صياغة معايير الأداء في قطاع الذكاء الاصطناعي.
تبسيط تطوير الذكاء الاصطناعي مع ParallelAI
تساعد ParallelAI مطوري الذكاء الاصطناعي في كتابة كود عالي المستوى من خلال تحسين العمليات الحاسوبية عبر عدة وحدات GPU وCPU، وتقليل وقت الحساب حتى 20 مرة. يقلل ذلك من التكاليف واحتياجات البنية التحتية. من خلال مجموعات io.net اللامركزية، يمكن لـ ParallelAI تقديم وصول أكثر قابلية للتوسع والمرونة والموثوقية لوحدات GPU للمتخصصين في معالجة أعباء العمل المعقدة للذكاء الاصطناعي مع تقليل الحدوث المحتمل للاختناقات.
يمكن لعملاء ParallelAI الاستفادة من التوفير في التكاليف الذي يقدمه النموذج اللامركزي لشبكة io.net، والذي يوفر موارد GPU من مواقع مختلفة. هذا النموذج يمكن أن يخفض التكاليف مقارنة بمزودي السحابة المركزيين، محققًا توفير يصل إلى 90%. تتيح الشراكة لـ ParallelAI الوصول إلى شريحة أوسع من سوق مطوري AI/ML مع تجنب الاستثمارات المكلفة في الأجهزة.
الأسئلة الشائعة
- ما هي الشراكة الجديدة التي أعلنت عنها io.net؟
- كيف ستستفيد ParallelAI من هذه الشراكة؟
- ما هي الفوائد الأخرى للعملاء باستخدام نموذج io.net اللامركزي؟
أعلنت io.net عن شراكة مع ParallelAI لدمج مجموعات GPU اللامركزية الخاصة بها في منصة ParallelAI.
ستتمكن ParallelAI من توسيع الوصول إلى وحدات GPU بشكل أكثر قابلية للتوسع والمرونة والموثوقية، مما يقلل من التكاليف ويعزز الأداء لمطوري الذكاء الاصطناعي.
يمكنهم تحقيق توفير يصل إلى 90% في التكاليف مقارنة بمزودي خدمة السحابة المركزيين والاستفادة من الوصول إلى موارد GPU من مواقع متنوعة.
