【jeton界】Le fournisseur de cloud bare metal GPU Ionstream.ai soutient le cadre SGLang open source en faisant don de crédits GPU sur le GPU NVIDIA B200 pour améliorer l'efficacité de la tokenisation. Cette collaboration vise à tirer parti des 25 ans d'expertise en centres de données d'Ionstream et de l'innovation de SGLang dans les services de modèles linguistiques pour améliorer le débit, Goutte la latence, optimiser l'utilisation de la mémoire et améliorer le rapport coût-efficacité des charges de travail d'inférence AI.
Voir l'original
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
11 J'aime
Récompense
11
6
Reposter
Partager
Commentaire
0/400
ColdWalletGuardian
· Il y a 4h
C'est tout ? Une carte peut aussi impressionner.
Voir l'originalRépondre0
TopBuyerForever
· Il y a 22h
C'est bien d'avoir de l'argent, c'est juste que ça fait.
Voir l'originalRépondre0
Gm_Gn_Merchant
· Il y a 22h
Un vétéran de 25 ans a effectué une transformation.
Voir l'originalRépondre0
TokenUnlocker
· Il y a 22h
Les entreprises technologiques comprennent également comment faire de la charité.
Voir l'originalRépondre0
DAOdreamer
· Il y a 22h
La marque de GPU est bonne.
Voir l'originalRépondre0
FreeMinter
· Il y a 22h
Pas mal, on peut aussi couper les coupons comme ça.
Ionstream.ai s'associe à SGLang pour faire don de la puissance de calcul GPU afin d'améliorer l'efficacité de l'IA
【jeton界】Le fournisseur de cloud bare metal GPU Ionstream.ai soutient le cadre SGLang open source en faisant don de crédits GPU sur le GPU NVIDIA B200 pour améliorer l'efficacité de la tokenisation. Cette collaboration vise à tirer parti des 25 ans d'expertise en centres de données d'Ionstream et de l'innovation de SGLang dans les services de modèles linguistiques pour améliorer le débit, Goutte la latence, optimiser l'utilisation de la mémoire et améliorer le rapport coût-efficacité des charges de travail d'inférence AI.