Pracovní zátěž umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML) posouvá hranice možností práce s daty. Vzhledem k tomu, že organizace rozšiřují své výpočetní clustery a přijímají stále větší datové sady, úzká hrdla výkonu se neomezují pouze na CPU nebo GPU, ale mohou se nacházet i v síťové a [...]