SambaNova

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SambaNovaは大規模AIモデルの高速かつ省電力な推論とスケーラブルな導入を提供するインフラで、クラウド・オンプレ・データセンター向けに利用できます。

Mac、Windows用WebCatalog DesktopにあるSambaNovaのデスクトップアプリを使って、体験を向上させましょう。

多くの拡張機能を備えた、気の散らないウィンドウでアプリを実行できます。

ブラウザを切り替えることなく、複数のアカウントとアプリを簡単に管理・切り替えることができます。

Sambanova:AI能力の革命 Sambanovaは、開発者、企業、政府、およびデータセンターに、AIの完全な可能性のロックを解除できるようにしています。チップからモデルまでのフルスタックインフラストラクチャにより、稲妻のパフォーマンス、低消費電力、高効率コンピューティングが可能になります。 Sambanovaは、クラウドまたはオンプレミスを通じてテクノロジーを体験するオプションを顧客に提供します。 * Samba Cloudは、Llama 4やDeepseekなどの最大のオープンソースモデルで最速の推論を提供します。開発者は、OpenAI互換のAPIで数分で構築を開始できます。すべての顧客は、開発者層で開始し、より多くの容量が必要なときにエンタープライズ層にシームレスにスケーリングできます。 * SambaStackは、システム、プラットフォーム、およびファンデーションモデルを含むオンプレミス製品です。これらのコンポーネントは、比類のないパフォーマンス、使いやすさ、精度、データプライバシー、および世界最大の組織全体であらゆるユースケースを強化する能力を提供する強力なテクノロジースタックに結合します。 * Sambamanagedは、データセンターとクラウドサービスプロバイダーに比類のない効率を提供するように設計されたモジュール式ですぐに展開できるAIクラウドです。このソリューションにより、組織は、高度なインフラストラクチャのアップグレードまたは専門的な専門知識の必要性を除いて、高度なAI推論サービスを迅速に展開できます。

Sambanovaは、大規模で複雑なAIモデルに高性能推論とスケーラブルな展開を提供するように設計されたAIプラットフォームです。単一のシステムで最先端のオープンソースモデルの実行を効率的にサポートする柔軟なインフラストラクチャを提供し、企業と開発者が最適化された速度と電力効率で高度なAI機能を活用できるようにします。

このプラットフォームは、Sambanovaの目的で構築された再構成データユニット(RDU)ハードウェアを中心としており、GPT-oss 120bを含む大規模な言語モデルなどのAIワークロードを加速するように設計されています。このハードウェアは、従来のGPUベースのソリューションと比較して大幅に少ない電力を使用しながら、比類のない推論速度とスケーラビリティを提供します。 Sambanovaは、エージェントワークフローで複数の大きなモデルまたはその組み合わせを実行することをサポートし、AIアプリケーションでの精度と柔軟性の向上を求める複雑なマルチステップの推論と機能を促進します。

SambanovaのクラウドサービスであるSambacloudは、開発者にアクセス可能で管理されたAIサービスを提供し、推論中のモデル統合、展開、およびリアルタイムツールの呼び出しを簡素化することにより、これらの機能を拡張します。このプラットフォームは、コンパクトで電力効率の高い設計のために、オンプレミス環境であっても、パフォーマンスを維持しながらAIを効率的にスケーリングしようとする企業に適しています。

主な機能は次のとおりです。

  • 単一のシステムでの非常に大きなAIモデルとハイスループット推論のサポート
    -AIモデルの実行用に最適化されたカスタムハードウェア。
  • 改善されたAIエージェントワークフローを求める高度な推論コントロールと機能
  • モデルのサイズと複雑さの成長に対応するスケーラブルなアーキテクチャ
  • さまざまなデータセンター設定での展開を可能にするエネルギー効率の高い操作
  • オープンソースモデルとツールへの合理化されたアクセスのためのマネージドクラウド環境

Sambanovaは、高速推論、マルチモデルのスケーラビリティ、洗練された推論機能を必要とするAIアプリケーションを展開する企業と開発者を対象とした、パフォーマンス、効率、およびスケーラビリティに優先されるバランスの取れたソリューションを提供します。

この説明はAI(人工知能)によって生成されました。AIは間違いを犯すことがあります。重要な情報を確認してください。

ウェブサイト: sambanova.ai

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