تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي
بيئات حوسبة عالية الكثافة لأعباء عمل التدريب.
جاهزة للذكاء الاصطناعي
البنية التحتية للذكاء الاصطناعي
يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى الكهرباء، ونحن نطوّر البنية التحتية انطلاقًا من توفرها.
يفرض نمو الذكاء الاصطناعي متطلبًا جديدًا على البنية التحتية: زيادة القدرة الحاسوبية تتطلب مزيدًا من الكهرباء.
تطوّر PermianChain بنية تحتية قائمة على وحدات، مصممة لدعم أعباء العمل الرقمية كثيفة الاستهلاك للكهرباء. ويتيح نموذجنا، الذي يضع الطاقة أولًا، التخطيط للبنية التحتية للحوسبة وفقًا للكهرباء المتاحة، دون حصر خياراتها في المواقع التقليدية لمراكز البيانات.
مصممة لـ:
الاستدلال باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي
بنية تحتية لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي بالقرب من المستخدمين والبيانات والتطبيقات.
الحوسبة عالية الأداء
أعباء عمل حسابية كثيفة الاستهلاك للكهرباء.
الذكاء الاصطناعي على الحافة
بنية تحتية موزعة للحوسبة تُنشر بالقرب من مصادر البيانات والطلب.
أعباء العمل الرقمية المتخصصة
بنية تحتية مصممة وفق متطلبات العملاء المحددة.
الفرصة
بدلًا من أن نسأل:
أين يمكننا إيجاد الطاقة الكهربائية لمركز البيانات؟
نسأل:
أين تتوفر الكهرباء، وكيف يمكننا تطوير بنية تحتية للحوسبة بالاعتماد عليها؟
أداة مجانية
ما مقدار القدرة الكهربائية التي تحتاجها مجموعة وحدات GPU لديك؟
قدّر القدرة الكهربائية الإجمالية للمنشأة اللازمة لنشر H100 أو H200 أو B200 أو GB200، بالميغاواط، أو عدد وحدات GPU التي يمكن تشغيلها بقدرة كهربائية محددة.