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在政府中实现人工智能的可操作性:RAG 和可信基础设施是实现任务价值的最快途径

公共部门机构正迅速从人工智能 (AI) 实验转向实际部署。检索增强生成 (RAG) 通过将响应基于机构数据并确保信息在安全环境中,从而实现可信、快速且符合政策的 AI。Supermicro 和 NVIDIA 提供了一个美国设计的全栈平台:包括服务器、经过验证的软件蓝图和 AI 优化网络,使机构能够在数小时或数天内进行试点、快速扩展,并遵守关于 AI 的行政命令以及网络安全和基础设施安全局的零信任架构。

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边缘变现:面向AI就绪的无线接入网基础设施蓝图

随着加速计算成为Mainstream,电信行业格局正在发生转变。这一转型通过向内部和第三方用户提供GPU基础设施,同时运行5G/6G无线接入网络(RAN)软件,释放了利用AI应用实现电信边缘变现的潜力。这种统一的方法不再是未来的概念,而是创建新收入来源和实现边缘变现的关键业务需求。但是,如何构建一个既能产生新收入又能满足RAN严格要求的平台呢?诚邀您与Supermicro和Aarna.ml的专家一起,深入探讨AI RAN分布式推理的综合参考架构。我们将揭示一个完整的云原生解决方案,旨在将您的边缘站点转变为动态的、可变现的AI平台,同时也能运行RAN软件。

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