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GPU使用率を最適化するAIソリューション
AIアプリケーションの開発工程において、学習フェーズでは多くのGPUリソースを必要とします。 今後より精度の高いAIアプリケーションを開発するためには、 さらに莫大な数のデータを取り扱い、その学習時間に要するリソースは膨大です。 大量のGPUサーバーの利用効率化はAIアプリケーション開発における最重要課題と言えるでしょう。 Federator.ai GPU Boosterは、独自AI技術により AIの学習フェーズにおけるGPU利用効率化を最大限に引き出し、多くの課題を解決します。
変化する環境により、現在の優先順位や緊急度も変化します。その最適配置を迅速かつ適切に支援します
【こんなお悩みはありませんか？】 ・特定のキーパーソンに業務が集中している ・誰が過負荷で、誰に余力があるのか把握できない ・空いている人材を有効活用できていない ・将来の負荷を予測できず、場当たり的なアサインになっている ・優先度の高いプロジェクトに必要な人材を確保できない ・社外リソースに頼り過ぎている AdaptiveWorkでは、メンバーごとの稼働率を可視化し、誰が過負荷で誰に余力があるかをひと目で把握することが可能です。 需要と供給のバランスを確認し、将来の負荷も予測できるため、リソースの偏りを防ぎ、最適なアサインを実現します。 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
