Dedykowane serwery Ryzen AI Max | Infrastruktura chmurowa oparta na sztucznej inteligencji

Podnieś poziom przetwarzania danych dzięki dedykowanym serwerom Ryzen AI Max

Odblokuj niezwykłe możliwości sztucznej inteligencji dzięki najnowocześniejszym procesorom AMD Ryzen AI. Wdrażaj wydajne serwery dedykowane zoptymalizowane pod kątem uczenia maszynowego, przetwarzania danych i aplikacji opartych na sztucznej inteligencji, oferujące przewidywalną wydajność i niezawodność klasy korporacyjnej.

Zaawansowane możliwości sztucznej inteligencji Dedykowane zasoby Wsparcie ekspertów

Przykłady zastosowań Ryzen AI Max

Ryzen AI Max został zaprojektowany tak, aby skalować się zgodnie z Twoimi potrzebami — od szkolenia dużych modeli językowych po uruchamianie wnioskowania w czasie rzeczywistym dla aplikacji.

Ekstrakcja danych i analiza

Podsumowywanie kontraktów, wyodrębnianie jednostek z logów, analiza sentymentów, budowanie bazy wiedzy — wszystko to wymaga indywidualnego dostrojenia do korpusów specyficznych dla danej dziedziny i bezpiecznego przetwarzania danych.

Sztuczna inteligencja konwersacyjna

W przypadku aplikacji AI skierowanych do klientów, takich jak chatboty, wirtualni agenci i asystenci głosowi, a także w celu automatyzacji pomocy technicznej, kluczowe znaczenie ma zapewnienie niskich opóźnień i możliwości precyzyjnego dostrojenia działania przy użyciu własnych prywatnych danych.

Narzędzia programistyczne

Narzędzia AI wspomagające programistów w takich zadaniach, jak uzupełnianie kodu, proponowanie poprawek błędów i generowanie dokumentacji API, muszą charakteryzować się dużą szybkością działania i możliwością jednoczesnego uruchamiania różnych wersji modelu.

Badania i prototypowanie

Eksperymentowanie z nowymi architekturami, szybka inżynieria, rozszerzenia multimodalne - wymagają elastycznego przydzielania procesorów GPU, środowisk kontenerowych i łatwego wycofywania eksperymentów.

Funkcje i usługi

Infrastruktura klasy korporacyjnej zoptymalizowana pod kątem obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją, z kompleksowym wsparciem i gotowymi do użycia narzędziami.

Szybka pamięć masowa NVMe

Eliminuje wąskie gardła wydajnościowe występujące podczas ładowania dużych plików, takich jak tokenizery, punkty kontrolne lub przesyłanie strumieniowe danych szkoleniowych.

Wsparcie ekspertów

Nasz zespół inżynierów specjalizujących się w sztucznej inteligencji jest zawsze dostępny, aby pomóc Ci rozwiązać problemy i zoptymalizować Twój system.

Studio LLM i Ollama

Dostarcza gotowy do użycia interfejs do wszystkiego, od pobierania danych i szybkiej inżynierii po wersjonowanie i udostępnianie interfejsów API — wszystko to bez konieczności tworzenia niestandardowego oprogramowania.

Często zadawane pytania dotyczące serwerów dedykowanych Ryzen AI

Często zadawane pytania dotyczące infrastruktury Ryzen AI Max.

Co sprawia, że Ryzen AI Max idealnie nadaje się do zadań związanych ze sztuczną inteligencją?

Ryzen AI Max zawiera dedykowany procesor NPU o wydajności do 80 TOPS w połączeniu z kartą graficzną AMD Radeon 890M. Ta architektura doskonale sprawdza się w wnioskowaniu z uczenia maszynowego, trenowaniu małych modeli i uruchamianiu narzędzi do tworzenia sztucznej inteligencji z stabilną wydajnością.

Jakie frameworki i narzędzia AI są obsługiwane?

Serwery Ryzen AI są wstępnie skonfigurowane z LLM Studio i Ollama, co umożliwia natychmiastowe tworzenie aplikacji AI. System obsługuje popularne frameworki, takie jak PyTorch, TensorFlow i różne silniki wnioskowania LLM w systemie Fedora 42.

Ile pamięci i miejsca na dane mogę skonfigurować?

Serwery Ryzen AI obsługują do 128 GB pamięci RAM do obsługi dużych modeli i zbiorów danych. Pamięć masową można rozszerzyć do 4 TB za pomocą dwóch gniazd M.2 NVMe, co zapewnia szybkie wejście/wyjście dla danych treningowych i punktów kontrolnych modeli.

Czy dostępne jest wsparcie techniczne w zakresie optymalizacji obciążenia AI?

Tak. Nasi inżynierowie specjalizujący się w sztucznej inteligencji zapewniają fachowe wsparcie w zakresie rozwiązywania problemów, optymalizacji wydajności i najlepszych praktyk uruchamiania obciążeń uczenia maszynowego w infrastrukturze Ryzen AI.