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Eyeletは、現在AIにおける最大の障壁の1つに真っ向から立ち向かうサービスを開始しました。実際に必要なときにGPUを入手すること。.
同社は、Google Cloud上での調達、セットアップ、継続的な運用をカバーするエンド・ツー・エンドのサポートを提供しています。いいえ、これは複雑なアイデアではありません。AIチームは、モデル構築の時間よりもインフラ作業に追われています。.
このサービスはフルスタックを処理します。必要なGPU容量の把握から、その確保、環境のセットアップ、稼働の維持まで。重要なのは、アクセスだけが問題ではないからです。GPUを効果的に使用するには、ほとんどのAIチームが社内に持っていないクラウド・アーキテクチャのスキルが必要です。.
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現在の状況は、GPUに対する世界的な需要が、大規模な言語モデルやデータ集約的な処理の要件に起因する利用可能な供給を上回っているためです。既存のインフラでは信頼できるパフォーマンスが得られないため、企業はプロジェクトの延期や作業の縮小を余儀なくされています。.
アイレット は、この摩擦を取り除く中間層として自らを位置づけています。キャパシティの交渉に費やす時間を減らし、実際にAIを構築する時間を増やすこと。このシフトは、業界の大半が向かっている方向です。インフラはもはやサポートではありません。それは制約なのです。.
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