硬件、软件和云端通用： WARRP 采用模组化设计，支援大部分主流伺服器和云端服务供应商。此架构可让机构轻松实现工作负载可移植性，而不会影响效能。 AI 从业者只需进行最少的配置更改，即可在他们首选的超大规模云端平台、AI 云端服务或本地伺服器硬件上运行相同的工作负载。无论部署在公共云、私有云还是混合云环境中，AI 管道都能保持稳定运行，并产生可预测的结果，从而简化混合云和多云环境的运作。
端到端AI 推理堆栈优化：运行RAG 管道可能需要极高的系统资源，。机构 白俄罗斯 号码数据 可以通过将WEKA 数据平台整合到其AI 推理堆栈中，显著提升效能，尤其是在多模型推理场景下。 WEKA 数据平台能够高效地加载和卸载模型，从而进一步加快速度，并有效地为用户提示提供token，尤其是在涉及多个AI 模型的复杂链式推理工作流程中。
「随着AI 应用日益普及，业界迫切需要简化的方法来大规模部署生产工作负载。同时，基于RAG 的推理技术正成为人工智能创新竞赛中的一大热点，亦为机构的底层数据基础设施带来了新的考量。」Run:ai 技术总监Ronen Dar说道。 「WARRP 参考架构为构建推理环境的客户提供了一个出色的解决方案，并提供了一个必要的蓝图，协助他们使用NVIDIA、WEKA 和Run:ai 的业界领先组件，快速、灵活和安全地进行开发，务求最大限度地提高私有云、公共云和混合云环境中的GPU 使用率。此组合方案能让客户在AI 创新领域保持领先优势，达致双赢。