Dev48
ЯЗЫК
  • О нас
  • Услуги
  • Индустрии
  • Технологии
  • Статьи
  • Контакты
Забронировать звонок
    Главная/Статьи/Retsepty nvidia dynamo vyvodyat veduschie otkrytye modeli korei v proizvodstvo
Dev48
info@dev48.org+375 29 320-40-96WhatsApp@isky_by

© 2026 · Все права защищены.

Рецепты NVIDIA Dynamo выводят ведущие открытые модели Кореи в производство

Источник: NVIDIA Blog•9 ноября 2026 г. в 06:00

Рецепты NVIDIA Dynamo выводят ведущие открытые модели Кореи в производство

NVIDIA выпускает оптимизированные для Dynamo конфигурации развертывания для ведущих открытых моделей Кореи: A.X K2 от SK Telecom, K-EXAONE 2.0 от LG AI Research, Solar Open 2 от Upstage и Motif-3 от Motif Technologies. По мере того как модели превосходят емкость одного графического процессора,…

NVIDIA выпускает оптимизированные для Dynamo конфигурации развертывания для ведущих открытых моделей Кореи: A.X K2 от SK Telecom, K-EXAONE 2.0 от LG AI Research, Solar Open 2 от Upstage и Motif-3 от Motif Technologies.

По мере того как модели превосходят емкость одного графического процессора, их приходится распределять по нескольким GPU, что требует тщательной координации маршрутизации запросов и обмена данными для поддержания производительности.

NVIDIA Dynamo — это фреймворк для распределенного обслуживания инференса с открытым исходным кодом, созданный для развертывания моделей в многоузловых средах в масштабе дата-центра. Он управляет маршрутизацией и связью для максимизации производительности инференса.

Оптимизированные для графических процессоров NVIDIA B200, эти рецепты избавляют от сложностей при развертывании, обеспечивая до 2 раз большую производительность «из коробки». Они помогают разработчикам быстрее выводить открытые модели Кореи в продакшн и превращать их в общедоступные сервисы ИИ для всех.

Узнайте больше о NVIDIA Dynamo.

← Все статьи

О чём эта статья

Ещё в разделе «AI и машинное обучение»

Все →
Южная Корея развивает физический ИИ в различных отраслях вместе с NVIDIA
NVIDIA

Южная Корея развивает физический ИИ в различных отраслях вместе с NVIDIA

Экосистема ИИ в Корее развивается и обеспечивает безопасность автономных ИИ-агентов с NVIDIA
NVIDIA

Экосистема ИИ в Корее развивается и обеспечивает безопасность автономных ИИ-агентов с NVIDIA

Apollo World против Agora 2: инспектор безопасности против игрового мира
OrcaRouter

Apollo World против Agora 2: инспектор безопасности против игрового мира

У домашнего робота Astro от Amazon есть поклонники, но ему пророчат «мусорную свалку». Почему компания делает еще одну попыткуПресса
Amazon

У домашнего робота Astro от Amazon есть поклонники, но ему пророчат «мусорную свалку». Почему компания делает еще одну попытку

Анатомия развертывания систем искусственного интеллекта
Scale AI

Анатомия развертывания систем искусственного интеллекта

Apollo World против Genie 4: узкий специалист против универсала
OrcaRouter

Apollo World против Genie 4: узкий специалист против универсала

Ещё от NVIDIA

Южная Корея развивает физический ИИ в различных отраслях вместе с NVIDIA
NVIDIA

Южная Корея развивает физический ИИ в различных отраслях вместе с NVIDIA

Экосистема ИИ в Корее развивается и обеспечивает безопасность автономных ИИ-агентов с NVIDIA
NVIDIA

Экосистема ИИ в Корее развивается и обеспечивает безопасность автономных ИИ-агентов с NVIDIA

Как инструменты с открытым исходным кодом от NVIDIA помогают исследователям создавать сети 6G следующего поколения
NVIDIA

Как инструменты с открытым исходным кодом от NVIDIA помогают исследователям создавать сети 6G следующего поколения

Vera предлагает лучшее из обоих миров: максимальную пропускную способность и самые быстрые агенты
NVIDIA

Vera предлагает лучшее из обоих миров: максимальную пропускную способность и самые быстрые агенты

Волшебник открытых весов: Крис Алексюк делает ИИ доступным с помощью открытых моделей
NVIDIA

Волшебник открытых весов: Крис Алексюк делает ИИ доступным с помощью открытых моделей

Больше производительности от каждого байта: как полностековое совместное проектирование решает проблему памяти в ИИ
NVIDIA

Больше производительности от каждого байта: как полностековое совместное проектирование решает проблему памяти в ИИ