1
Intel Gaudi 3 on AWS
Shares tags: deploy, hardware, inference cards
AI Tool
Освободите мощь ИИ с помощью инстансов AWS Inferentia2
Преобразование вывода для больших языковых моделей с непараллельной эффективностью и скоростью.
deploypaid
1Добейтесь throughput до 4 раз выше и задержки в 10 раз ниже по сравнению с экземплярами предыдущего поколения.
2Разворачивайте сложные модели глубокого обучения в большом масштабе с помощью первых оптимизированных для вывода экземпляров, поддерживающих распределенный вывод в масштабе.
3Оптимизируйте память и производительность с поддержкой нескольких продвинутых типов данных, обеспечивая бесшовную интеграцию для крупных моделей.
Similar Tools
Compare Alternatives
Other tools you might consider
View on Stork→
2
NVIDIA L40S
Shares tags: deploy, inference cards
3
Google Cloud TPU v5e Pods
Shares tags: deploy, hardware, inference cards
4
Intel Gaudi2
Shares tags: deploy, inference cards
Connect
</>Embed "Featured on Stork" Badge▼
<a href="https://www.stork.ai/en/aws-inferentia2-instances-inf2" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><img src="https://www.stork.ai/api/badge/aws-inferentia2-instances-inf2?style=dark" alt="AWS Inferentia2 Instances (Inf2) - Featured on Stork.ai" height="36" /></a>
[](https://www.stork.ai/en/aws-inferentia2-instances-inf2)
overview
Обзор экземпляров AWS Inferentia2
Инстансы AWS Inferentia2 созданы специально для высокопроизводительного вывода и предназначены для ускорения работы с крупными языковыми моделями и сложными AI-приложениями. Обладая передовыми технологиями и расширенными возможностями, эти инстансы идеально подходят для организаций, стремящихся улучшить свои развертывания глубокого обучения.
- 1Создано для реального времени и крупномасштабных приложений генеративного ИИ.
- 2Разработано для поддержки крупных моделей с сотнями миллиардов параметров.
features
Ключевые характеристики экземпляров Inferentia2
Экземпляры AWS Inferentia2 наполнены функциями, которые улучшают производительность, эффективность и удобство использования. Ощутите продвинутые возможности выполнения вывода, которые обеспечивают гладкую и масштабируемую интеграцию AI-моделей.
- 1Ультравысокоскоростной межсоединение NeuronLink для бесшовного параллельного развертывания.
- 2Поддержка типов данных FP32, BF16, FP16, TF32, UINT8 и настраиваемых FP8.
- 3Улучшенная поддержка динамического ввода и возможности кастомных операторов в C++.
use cases
Сценарии использования экземпляров AWS Inferentia2
Эти экземпляры универсальны и могут быть использованы в широком спектре приложений. От генеративного ИИ до создания видео и изображений, Inferentia2 предоставляет компаниям возможность эффективно innovировать и масштабировать свои решения.
- 1Идеально подходит для массового развертывания крупномасштабных языковых моделей (LLM).
- 2Отлично подходит для продвинутых приложений в областях диффузионных моделей и распознавания речи.
- 3Увеличивает операционную эффективность в проектах по созданию видео и изображений.
❓
Frequently Asked Questions
+Каковы ключевые преимущества использования экземпляров AWS Inferentia2 по сравнению с предыдущими поколениями?
Экземпляры AWS Inferentia2 обеспечивают в 4 раза более высокую пропускную способность и в 10 раз более низкую задержку по сравнению с Inf1, что значительно улучшает возможность эффективного развертывания сложных AI-моделей.
+Могу ли я одновременно развернуть несколько больших моделей с помощью Inferentia2?
Да, экземпляры Inferentia2 поддерживают распределенный вывод с возможностью масштабирования, что позволяет эффективно раскладывать нагрузку на несколько ускорителей.
+Какие типы приложений могут извлечь выгоду из инстансов AWS Inferentia2?
Идеально подходит для генеративного ИИ в реальном времени и вывода глубокого обучения. Применения включают большие языковые модели, генерацию изображений и видео, а также продвинутое распознавание речи.
For builders
This page is doing a job for someone else’s tool.
AI agents read it. Buyers find it. Backlinks accrue. Your tool can have one too — live in 24 hours, indexed by Claude, ChatGPT, and Perplexity, queryable via MCP.