Скачать с ютуб видео Near GPU Storage Requirements for Accelerating Storage to Scale AI Workloads

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Near GPU Storage Requirements for Accelerating Storage to Scale AI Workloads в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Near GPU Storage Requirements for Accelerating Storage to Scale AI Workloads или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Near GPU Storage Requirements for Accelerating Storage to Scale AI Workloads в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

Near GPU Storage Requirements for Accelerating Storage to Scale AI Workloads

Ta-Yu Wu Systems Engineer, Infrastructure - Meta, Ehsan Ardestani Research Scientist, Infrastructure - Facebook As AI workloads and the hardware powering these workloads continue to scale and evolve; the need for a highly performant and flexible storage solution near the GPU is becoming apparent in order to design scalable systems that are able to serve a broader range of AI use cases. Specifically, having more performant and flexible storage building blocks are fundamental to achieving that goal. This presentation outlines the focus areas and landing zone for a new swimlane of “near-GPU storage to serve as those building blocks so storage can be an enabler for scaling AI systems and workloads.

Comments