AI 基础设施学习资源
随着对 AI 工作负载的可扩展性和效率的需求不断增长，组织需要优化的数据中心解决方案，以加速数据处理并增强处理大规模 AI 数据集的安全性。 无论您是经验丰富的专业人士还是刚刚起步，我们精选的学习资源都将为您提供宝贵的见解和实用知识，帮助您了解如何利用 GPU 的强大功能来扩展您的 AI应用。
AIapplication架构
探索构建和部署具有加速 AI 性能和可扩展性的强大人工智能应用的最佳实践和设计原则。
AI 推理
利用云端和本地数据中心的深度学习训练和推理。 深入研究部署 AI 模型以实现实时决策和高效性能的资源。
边缘人工智能
边缘人工智能代表了人工智能部署的变革性转变，允许算法以更接近源头的方式处理数据，并降低延迟，而不是依赖于集中式数据中心。 通过利用 GPU 或边缘优化模型，可以加速 AI 任务，使边缘 AI 成为各种生态系统（包括智慧城市、医疗保健、工业物联网和电信）实时自动化的理想选择。 然而，在边缘部署AI工作负载也带来了一些挑战，例如确保数据安全、有效管理电源和冷却以及保持可扩展性等。 探索在边缘部署 AI 工作负载的多方面优势和挑战。
扩展 AI 和 ML 工作负载
寻找策略和工具来有效扩展和自动化您的生成式人工智能和机器学习工作负载，以处理不断增长的数据和计算需求。 了解如何优化训练数据吞吐量。
人工智能工厂
随着企业将人工智能模型融入其应用生态系统的各个方面，人工智能工厂为高性能训练和推理提供了必要的存储、网络和计算基础设施。 了解 AI 工厂的概念以及它们如何简化企业中 AI 模型的生产和部署。
AI 数据管理
深入研究有效管理、存储和准备用于 AI 模型开发的数据的方法和技术，并将其整合起来以进行情境感知的 AI 模型推理。
检索增强生成 (RAG)
探索数据移动性对于将基础 AI 模型与专有数据相结合以提供更准确、更具情境感知的 AI 输出的重要性。
人工智能行业趋势
受人工智能进步及其融入每个应用程序和生态系统的推动，人工智能基础设施格局正在迅速演变。 以下是 F5 对影响企业的最新 AI 趋势和创新的一些观点。
F5 AI 合作与伙伴关系
了解 F5 如何与合作伙伴合作推动进步并提供尖端的 AI 解决方案。
