STRADVISION acelera la innovación digital para una gestión óptima de los recursos de aprendizaje de IA

STRADVISION , líder en el sector de tecnología automotriz, está intensificando su búsqueda de innovación digital para agilizar la gestión de los recursos de aprendizaje de IA, aprovechando sus activos existentes.

Un elemento central de este esfuerzo es la optimización estratégica de los recursos centrales, incluidos servidores, almacenamiento y redes, con el objetivo de maximizar la rentabilidad. A través de una meticulosa optimización de recursos, STRADVISION está preparada para elevar las tasas de utilización de recursos, permitiendo operaciones escalables y eficientes. 

STRADVISION_Logo

 

Un elemento fundamental en esta transformación digital es la adopción de la contenedorización, que ofrece una escalabilidad perfecta y una futura migración a la nube. Aprovechando la tecnología de contenedores de vanguardia, impulsada por Enterprise Kubernetes Management Platform, Rancher de SUSE, STRADVISION ha revolucionado la asignación de recursos de GPU, garantizando una distribución dinámica a los desarrolladores bajo demanda. Este enfoque no sólo aumenta la utilización de la GPU, sino que también ofrece importantes ahorros de costos a los clientes.

Se subraya la importancia de la velocidad, con una prestación de servicios inmediata y soluciones personalizadas que satisfagan las necesidades del cliente. Al gestionar hábilmente los contenedores, STRADVISION garantiza servicios estables y minimiza los requisitos de personal.

Jack Sim , CTO de STRADVISION, comentó: "La gestión eficiente de los recursos es fundamental para impulsar la transformación digital. A través de nuestras iniciativas innovadoras, pretendemos no solo mejorar la gestión de costos y la eficiencia, sino también ofrecer beneficios tangibles a los clientes en términos de tiempo y calidad del servicio". ".

 

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 Así,que STRADVISION , líder en el sector de tecnología automotriz, está intensificando su búsqueda de innovación digital para agilizar la gestión de los recursos de aprendizaje de IA, aprovechando sus activos existentes.