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X-WR-CALDESC:AIモデル学習におけるGPUインフラコスト削減セ
 ミナー ～パフォーマンスエンジニアリングで実現する
 AI活用最適化～
X-WR-CALNAME:AIモデル学習におけるGPUインフラコスト削減セ
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 AI活用最適化～
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SUMMARY:AIモデル学習におけるGPUインフラコスト削減セミ
 ナー ～パフォーマンスエンジニアリングで実現するAI
 活用最適化～
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/98321
 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nイベント概
 要\n多方面でのAI活用が加速するなか、大規模言語モデ
 ル（LLM）の導入による演算コストの増大が大きな課題
 となっています。GPUなど高性能計算リソースの効率的
 な活用は、今や企業における競争力向上の鍵です。\n
 本セミナーでは、「計算インフラコストの削減」をテ
 ーマに、AIモデルの処理速度を高めることでGPUの演算
 コストを大幅に圧縮する具体的な手法を紹介します。
 パフォーマンスエンジニアリングの専門企業として20
 年以上の実績を誇るフィックスターズが、自動車業界
 などでの実際の事例を交えながら、AIインフラの最適
 化に役立つ実践的なノウハウをお届けします。\n【こ
 んな方におすすめ】\n\n製造業の技術マネージャー・AI/
 DX推進担当者\nGPUコストやAI運用費用の削減を検討して
 いる方\nLLMやAIのパフォーマンス向上を課題と感じてい
 る方\n\n【参加するメリット】\n\nLLMの演算コスト削減
 につながる具体的な改善手法がわかる\n先進企業の成
 功事例から学べる\n自社で取り組める継続的なパフォ
 ーマンス改善の進め方を理解できる\n\nAI導入のコスト
 を最適化し、競争力をさらに引き上げたい皆様、ぜひ
 ご参加ください。\n講演内容\n\nオープニング＆趣旨説
 明\n演算コスト削減を目的としたLLMのパフォーマンス
 改善手法\nパフォーマンス改善事例と具体的なコスト
 削減効果\n質疑応答＆クロージング\n\n合計40分※ 途中
 休憩あり、途中入退室可能です※ 予告なく時間配分・
 内容等が変更になる場合があります\n登壇者\n吉藤 尚
 生株式会社フィックスターズパフォーマンスエンジニ
 アリングラボ・ラボ長\n参加対象\n\nGPUコストやAI運用
 費用の削減を検討している方\nLLMやAIのパフォーマンス
 向上を課題と感じている方\n\n参加費\n無料\n開催場所\n
 Zoom\n注意事項\n\nリクルーティング、勧誘など、採用目
 的でのイベント参加はお断りしております。\n欠席さ
 れる場合は、お手数ですが速やかにキャンセル処理を
 お願い致します。\n無断キャンセルや欠席が続く場合
 、次回以降の参加をお断りさせていただく場合がござ
 います。\n同業者の方の参加はお断りする場合がござ
 います。\n\nフィックスターズについて\nフィックスタ
 ーズは、"Speed up your AI"をコーポレートメッセージとし
 て掲げるテクノロジーカンパニーです。計算資源を最
 大限に活用するソフトウェア最適化技術を駆使し、AI
 モデルの推論処理と学習プロセスの両面で圧倒的な高
 速化を実現します。医療、製造、金融、モビリティを
 はじめ様々な分野で、次世代AI技術の進化を推進して
 います。\nフィックスターズ TechBlog\n最先端の技術や論
 文、コンテスト参加などのあらゆるテーマについて、
 フィックスターズのエンジニアが自由に語っている、
 技術ブログです。https://proc-cpuinfo.fixstars.com/
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