Платим блогерам
Блоги
Yamaha Серый
Серверы могут использоваться в различных сценариях, от высокопроизводительных вычислений до периферийных вычислений, и поддерживают использование технологий охлаждения и ускорения вычислений.

Компания Eviden, дочерняя структура международной группы Atos, специализирующаяся на цифровых решениях и сервисах, анонсировала новую серию серверов BullSequana AI. Эти серверы предназначены для решения задач в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МаО).

Согласно пресс-релизу компании, серверы BullSequana AI разработаны для обеспечения максимальной производительности и гибкости при решении сложных задач ИИ и МаО. Они могут использоваться в различных сценариях, от высокопроизводительных вычислений (HPC) до периферийных вычислений.

В зависимости от модификации и уровня производительности, серверы BullSequana AI могут быть использованы для создания нейропроцессинговых систем (НПС), которые могут обрабатывать большие объемы данных в реальном времени. Эти системы могут быть использованы для решения задач в таких областях, как распознавание речи и изображений, автоматизация процессов принятия решений и прогнозирование.

Одной из ключевых особенностей серверов BullSequana AI является поддержка технологии Direct Liquid Cooling (DLC), которая позволяет эффективно снижать уровень тепловыделения и обеспечивать стабильную работу сервера даже при максимальной нагрузке. Кроме того, серверы BullSequana AI поддерживают использование графических процессоров (GPU) и нейропроцессоров для ускорения вычислений.

Серверы BullSequana AI могут быть использованы в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение, энергетику и производство. Например, в финансовой отрасли НПС могут быть использованы для прогнозирования рынка, а в здравоохранении - для диагностики заболеваний на основе анализа медицинских изображений.

Компания Eviden сообщила, что серверы BullSequana AI уже доступны для заказа и будут поставляться клиентам в ближайшее время. Они будут предлагаться в нескольких модификациях, в зависимости от потребностей клиента и уровня производительности, необходимого для решения конкретной задачи.

+
Написать комментарий (0)

Популярные новости

Сейчас обсуждают