ГоловнаНовини* Університет Хонік приєднався як клієнт і дослідницький партнер Theta EdgeCloud.
Лабораторія зосереджується на масштабованих обчисленнях для штучного інтелекту, розподілених систем і хмарних рішень.
Партнерство надає лабораторії доступ до Theta EdgeCloud Hybrid, децентралізованої GPU платформи для навчання ШІ, великої даних та досліджень IoT.
Проф. Ун-Сун Чунг заявив, що платформа Theta пропонує високопродуктивні та економічні ресурси GPU для завдань з штучного інтелекту та великих даних.
Theta EdgeCloud також використовується установами, такими як Університет Стенфорда, Національний університет Сеула, KAIST та NTU Singapore.
Лабораторія Високопродуктивної обробки даних та аналізу в Університеті Хонгік стала новим клієнтом та дослідницьким партнером Theta EdgeCloud. Лабораторія, очолювана доцентом Ун-Сун Чунгом, використовуватиме гібридну обчислювальну платформу EdgeCloud для підтримки своїх досліджень у галузі штучного інтелекту, обробки великих даних та систем у реальному часі. Участь лабораторії має на меті прискорити проекти з обробки великих даних та штучного інтелекту в університеті.
Реклама - Лабораторія, відома своєю роботою у сфері масштабованого штучного інтелекту, Інтернету речей та розподілених обчислень, отримує підтримку від таких організацій, як Міністерство освіти Кореї, Міністерство торгівлі, промисловості та енергетики, а також Інститут планування та оцінки інформаційних та комунікаційних технологій (IITP). Вона також співпрацює з агентствами, такими як Корейський метеорологічний інститут та Національна лабораторія Аргонн у Сполучених Штатах.
Згідно з професором Юнгом, “Theta’s EdgeCloud Hybrid є цінним ресурсом для розширення меж нашого дослідження, основаного на даних. Завдяки високопродуктивним та економічно ефективним можливостям GPU, які доступні, ми можемо прискорити нашу роботу в сферах ШІ/МШ, інфраструктури великих даних та аналітики IoT на краю. Не всі наші завдання з ШІ вимагають централізованих потужних GPU, і саме тому GPU NVIDIA 3000 та 4000 серій EdgeCloud є особливо привабливими.” Децентралізований підхід платформи дозволяє отримати доступ до комбінації потужних GPU, таких як серії NVIDIA 3000 та 4000, а також до найкращих GPU NVIDIA A100 та H100, які стали доступними у червні.
Дослідження лабораторії охоплює ряд напрямків, включаючи високопродуктивні обчислення для великих AI-моделей, хмарні платформи для великих даних та аналіз даних для пристроїв Інтернету речей. Ці зусилля передбачають створення ефективних систем для навчання AI-моделей, аналітики пристроїв в реальному часі та оптимізацію робочих процесів з даними за допомогою сучасних технологій зберігання.
Інституції, такі як Університет Стенфорд, KAIST, NTU Singapore та Х'юстон Рокетс, також входять до списку користувачів Theta EdgeCloud. Згідно з Мітчем Ліу, генеральним директором та співзасновником Theta Labs, "Основна причина, чому Університет Хонік вибрав EdgeCloud, а не інші платформи, це наявність високопродуктивних NVIDIA A100s та H100s, а також економічно вигідних графічних карт NVIDIA 3090s, 4070s/4080s/4090s, які стали доступні на ринку графічних процесорів 25 червня."
Партнерство відображає мету Theta збільшити доступ до досліджень у сфері штучного інтелекту, надаючи децентралізовані та масштабовані ресурси обчислень на базі GPU для академічного та промислового використання. Лабораторія при Гонік університеті продовжує зосереджуватися на з'єднанні академічних досліджень і практичної інженерії, працюючи над інтелектуальними системами, які вирішують складні обчислювальні завдання.
Попередні статті:
Falcon USD Stablecoin втрачає прив'язку на фоні нових побоювань щодо якості забезпечення
Крипто-ринок відновлюється, PumpFun планує продаж токенів на $600M за оцінкою $4B
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Лабораторія Університету Хонік приймає Theta EdgeCloud для досліджень у сфері штучного інтелекту
ГоловнаНовини* Університет Хонік приєднався як клієнт і дослідницький партнер Theta EdgeCloud.
Згідно з професором Юнгом, “Theta’s EdgeCloud Hybrid є цінним ресурсом для розширення меж нашого дослідження, основаного на даних. Завдяки високопродуктивним та економічно ефективним можливостям GPU, які доступні, ми можемо прискорити нашу роботу в сферах ШІ/МШ, інфраструктури великих даних та аналітики IoT на краю. Не всі наші завдання з ШІ вимагають централізованих потужних GPU, і саме тому GPU NVIDIA 3000 та 4000 серій EdgeCloud є особливо привабливими.” Децентралізований підхід платформи дозволяє отримати доступ до комбінації потужних GPU, таких як серії NVIDIA 3000 та 4000, а також до найкращих GPU NVIDIA A100 та H100, які стали доступними у червні.
Дослідження лабораторії охоплює ряд напрямків, включаючи високопродуктивні обчислення для великих AI-моделей, хмарні платформи для великих даних та аналіз даних для пристроїв Інтернету речей. Ці зусилля передбачають створення ефективних систем для навчання AI-моделей, аналітики пристроїв в реальному часі та оптимізацію робочих процесів з даними за допомогою сучасних технологій зберігання.
Інституції, такі як Університет Стенфорд, KAIST, NTU Singapore та Х'юстон Рокетс, також входять до списку користувачів Theta EdgeCloud. Згідно з Мітчем Ліу, генеральним директором та співзасновником Theta Labs, "Основна причина, чому Університет Хонік вибрав EdgeCloud, а не інші платформи, це наявність високопродуктивних NVIDIA A100s та H100s, а також економічно вигідних графічних карт NVIDIA 3090s, 4070s/4080s/4090s, які стали доступні на ринку графічних процесорів 25 червня."
Партнерство відображає мету Theta збільшити доступ до досліджень у сфері штучного інтелекту, надаючи децентралізовані та масштабовані ресурси обчислень на базі GPU для академічного та промислового використання. Лабораторія при Гонік університеті продовжує зосереджуватися на з'єднанні академічних досліджень і практичної інженерії, працюючи над інтелектуальними системами, які вирішують складні обчислювальні завдання.
Попередні статті: