[00:00–00:07] Ruolo dell'addestramento e dell'inferencing: l'addestramento crea modelli di AI, mentre l'inferencing genera un valore aziendale effettivo
[00:07–00:20] Confronto tra i workflow dell'addestramento e dell'inferencing: un confronto tra addestramento (creazione di modelli da dati statici) e inferencing (esecuzione di modelli sul traffico dinamico live)
[00:20–00:27] Concezione dell'infrastruttura per l'inferencing: una discussione su come la natura continua e attiva dell'inferencing richiede una strategia distinta per l'infrastruttura
[00:27–00:43] Confronto tra infrastrutture centralizzate e distribuite: un confronto tra i cluster GPU centralizzati per l'addestramento e il computing altamente distribuito e sensibile alla latenza per l'inferencing
[00:43–00:59] Esecuzione ottimale dei carichi di lavoro: una spiegazione sull'importanza di eseguire il carico di lavoro corretto nel posto giusto in tutte le posizioni core, regionali e perimetrali