Supermicro、AMD 和 myrtle.ai 联合打造优化方案,助力金融人工智能延迟突破微秒大关
本解决方案简介概述了在Supermicro 服务器上运行的 myrtle.ai VOLLO™ 加速堆栈所取得的性能突破及其商业价值,相关内容已在近期发布的 STAC ML 基准测试报告中有所展示。

本解决方案简介概述了在Supermicro 服务器上运行的 myrtle.ai VOLLO™ 加速堆栈所取得的性能突破及其商业价值,相关内容已在近期发布的 STAC ML 基准测试报告中有所展示。

Supermicro 基于 Arm AGI CPU 的Supermicro 解决方案专为大规模代理式 AI 编排时代而打造,其卓越的性能、能效和密度,可最大限度地提升机架级部署的经济效益。

人工智能代理的快速普及,催生了对节能系统的需求,这些系统需在预期时间内交付所需结果。尽管近期讨论主要聚焦于人工智能训练,但对推理和代理工作负载日益增长的需求,要求系统具备能源优化能力,并能在各种环境中运行。 代理型人工智能的兴起将需要能够协调和管理持续运行的代理的CPU。这一转折点将要求在机架级密度下部署数量显著增加的CPU,同时将能耗控制在当前企业数据中心的功耗预算范围内。

本解决方案简介概述了在Supermicro 服务器上运行的 myrtle.ai VOLLO™ 加速堆栈所取得的性能突破及其商业价值,相关内容已在近期发布的 STAC ML 基准测试报告中有所展示。

Supermicro 基于 Arm AGI CPU 的Supermicro 解决方案专为大规模代理式 AI 编排时代而打造,其卓越的性能、能效和密度,可最大限度地提升机架级部署的经济效益。

人工智能代理的快速普及,催生了对节能系统的需求,这些系统需在预期时间内交付所需结果。尽管近期讨论主要聚焦于人工智能训练,但对推理和代理工作负载日益增长的需求,要求系统具备能源优化能力,并能在各种环境中运行。 代理型人工智能的兴起将需要能够协调和管理持续运行的代理的CPU。这一转折点将要求在机架级密度下部署数量显著增加的CPU,同时将能耗控制在当前企业数据中心的功耗预算范围内。

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