Moderne KI-Entwicklung, insbesondere das Trainieren von Deep-Learning-Modellen, stößt schnell an die Leistungsgrenzen herkömmlicher PCs und Notebooks. AIME Multi-GPU-Server bieten mit ihrer hierauf optimierten Hardware die perfekte Lösung für Deep-Learning-Aufgaben, und erreichen schnellstmögliche Durchlaufzeiten für das Anlernen von KI-Modellen.
Mit einer modernen IDE gestaltet sich die Software-Entwicklung auf einem lokalen Computer komfortabel - aber wie kann man die Leistung eines remote betriebenen AIME Multi-GPU-Servers genauso bequem nutzen?
Um Ihren Code mit der vollen Leistung der AIME Multi-GPU-Server berechnen lassen zu können, müssen Sie zuerst den Code und die Daten in den Speicher des Remote-Computers übertragen. Der einfachste Weg, dies zu erreichen, besteht darin, alle Daten auf die Festplatte des Remote-Computers zu kopieren, was bei Projekten mit vielen Dateien und Ordnern schnell sehr unpraktisch wird.