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Lambda

Infrastructure de cloud GPU et de supercalcul spécialisée, conçue pour l'entraînement, le fine-tuning et l'inférence de modèles à grande échelle.

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Aperçu du produit

Qu'est-ce que Lambda ?

Lambda preview

Lambda propose une infrastructure de calcul dédiée et des solutions de cloud GPU conçues spécifiquement pour les charges de travail de machine learning. Des instances GPU à la demande aux Superclusters mono-locataires à grande échelle équipés d'un réseau InfiniBand haute vitesse, Lambda permet aux équipes IA, laboratoires de recherche et entreprises d'entraîner des modèles de fondation et de déployer efficacement de l'inférence à haut débit.


Fonctionnalités clés

  • Superclusters dédiés

    Clusters mono-locataires personnalisés dotés d'architectures NVIDIA avancées et d'interconnexions Quantum-2 InfiniBand pour des charges de travail d'entraînement distribué massives.

  • 1-Click Clusters™

    Clusters GPU prêts pour la production, préconfigurés et optimisés pour les charges de travail IA distribuées, avec un provisionnement rapide.

  • Instances GPU à la demande

    Instances virtuelles flexibles alimentées par des GPU NVIDIA de niveau entreprise, disponibles à l'heure pour le prototypage, le fine-tuning et les tests.

  • Isolation et conformité de niveau entreprise

    Isolation matérielle, architecture shared-nothing et conformité SOC 2 Type II pour protéger les données et charges de travail propriétaires.

  • Orchestration managée

    Configuration de clusters entièrement managée et support technique dédié aux besoins de calcul haute performance et aux grands laboratoires d'IA.


Cas d'utilisation

  • Pré-entraînement de modèles de fondation : Les laboratoires de recherche en IA et les entreprises peuvent entraîner des modèles de pointe sur des milliers de GPU interconnectés avec un réseau à faible latence.
  • Fine-tuning spécifique à un domaine : Les équipes d'ingénierie peuvent adapter des modèles à poids ouverts à des jeux de données propriétaires grâce à des clusters multi-nœuds, avec une charge opérationnelle minimale.
  • Inférence de modèles à haut débit : Les plateformes de production peuvent servir des milliards de tokens par jour grâce à une capacité GPU dédiée et une faible latence de réponse.
  • Prototypage rapide et benchmarking : Les chercheurs et développeurs peuvent lancer des instances individuelles haute performance en quelques minutes pour évaluer des architectures et mener des expérimentations.

FAQ

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