Pipeshift模块化推理引擎：GPU利用率降75%，AI推理性能飞跃

目前，越来越多的公司开始使用 Pipeshift 来应对日益增长的机器学习工作负载，这种趋势体现在他们对先进工具、强大基础设施以及高效 AI 解决方案的需求上。然而，在不依赖大量 GPU 资源的情况下，实现这些目标仍然具有挑战性。

考虑到 AI 技术的复杂性，企业需要寻求能够简化数据处理流程、优化模型性能的工具，并有效管理机器学习生命周期的各个阶段。为此，他们需要 MLOps 平台，它能够支持数据准备、模型训练、部署以及持续监控等环节，从而降低成本并加速价值实现。如果缺少合适的工具，企业可能会发现难以应对日益增长的数据量和计算需求。

Pipeshift 的联合创始人兼首席执行官 Arko Chattopadhyay 表示，他的团队致力于解决大型语言模型和其他 AI 工作负载带来的性能和效率瓶颈。他们的解决方案旨在优化 GPU 资源的使用，提高整体效率。他还提到，他们推出了一种名为 MAGIC（多代理 GPU 推理编译器）的创新技术，该技术可以通过动态调度和资源管理，显著提升现有 GPU 基础设施的处理能力，从而降低了对额外硬件的需求，优化了计算成本。

实际上，已经有超过 500 家公司在使用 Pipeshift 平台，并且在处理大型 GPU 集群和运行复杂 AI 模型时，节省了大量的成本。通过有效管理 GPU 资源，企业能够降低高达 60% 的基础设施成本。这一显著的成本降低使得各种规模的企业都能更轻松地进行创新，并充分利用人工智能的潜力。

Pipeshift 声称，与 30 多个数据科学工具集成，可以简化数据准备和模型部署，使数据科学家能够专注于构建卓越的 AI 解决方案。这种集成和效率的提升有助于企业在人工智能领域保持竞争力。

了解更多信息：https://pipeshift.com/