Juice Labs предоставляет прорывное программное решение, разработанное для обеспечения бесшовного выполнения рабочих нагрузок ИИ и графики на удаленных GPU. Эта инновационная технология позволяет разгружать обработку GPU на удаленные серверы, делая высокопроизводительные GPU более доступными и экономически выгодными. Программное обеспечение Juice Labs маршрутизирует нагрузки на GPU через стандартную сеть, создавая модель клиент-сервер, где виртуальные удаленные ресурсы GPU могут быть эффективно использованы. Это приводит к повышению производительности графики и вычислений, снижению затрат на оборудование и потенциальному увеличению продуктивности в различных сложных приложениях.

Лямбда предназначена для оптимизации рабочего процесса ученых данных, предлагая мощные инструменты для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Ключевые функции включают высокопроизводительные решения GPU и облака, которые позволяют быстро проводить эксперименты и итерации моделей. Кроме того, Лямбда поддерживает различные рамки машинного обучения, позволяя пользователям легко интегрировать свои существующие рабочие процессы, используя мощь технологий AI и ML.

RunPod — это глобально распределенная служба облачных вычислений с графическими процессорами (GPU), предназначенная для разработки, обучения и масштабирования ИИ-моделей. Она предоставляет комплексную платформу с по требованию доступными GPU, опциями безсерверных вычислений и полным стеком управления программным обеспечением, чтобы обеспечить бесшовную развертку ИИ-приложений. Идеально подходящая для практиков ИИ, инфраструктура RunPod управляет всем, от развертывания до масштабирования, становясь опорой для успешных проектов ИИ/МЛ.

FluidStack позволяет инженерам ИИ и предприятиям мгновенно получить доступ к тысячам GPU Nvidia или зарезервировать крупномасштабные кластеры. Эта облачная платформа специализируется на обучении крупных языковых моделей (LLM) и базовых моделей, предлагая экономически эффективные решения для высокопроизводительных вычислений. Подключая свободные ресурсы GPU, FluidStack удается снизить затраты для пользователей, обеспечивая быстрое развертывание и масштабирование приложений машинного обучения. Она разработана для бесшовной интеграции в рабочие процессы, позволяя пользователям сосредоточиться на улучшении своих моделей, не беспокоясь об инфраструктуре.