HyperPod enhances ML infrastructure with security and storage
本博文介绍了 Amazon SageMaker HyperPod 的两项主要增强功能，这些增强功能增强了大规模机器学习基础设施的安全性和存储功能。新功能包括客户管理密钥 (CMK) 支持使用组织控制的加密密钥对 EBS 卷进行加密，以及 Amazon EBS CSI 驱动程序集成，支持对 AI 工作负载中的 Kubernetes 卷进行动态存储管理。
AI and Automation Driving Cloud Security at Scale
云计算已成为数字化转型的支柱，为从实时分析到全球协作的一切提供动力。然而，随着每部署一个新的工作负载，攻击面就会扩大。安全团队面临着一个不可能的方程式：复杂性呈指数级增长，但人类的防御能力却有限。
Top LLMs and AI Trends for 2026 | Clarifai Industry Guide
使用 Clarifai Local Runners 通过公共 API 在本地运行 Hugging Face 模型。在您自己的硬件上构建、测试和扩展 AI 工作负载。
What Is an ML Pipeline? Stages, Architecture & Best Practices
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How to Cut GPU Costs in Production | Clarifai
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Top Generative AI Use Cases & Future Trends
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Hybrid Cloud Orchestration Explained: AI-Driven Efficiency, Cost Control
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How Amazon Search increased ML training twofold using AWS Batch for Amazon SageMaker Training jobs
在本文中，我们向您展示 Amazon Search 如何利用 AWS Batch 进行 SageMaker 训练作业来优化 GPU 实例利用率。该托管解决方案使我们能够在 P5、P4 等 GPU 加速实例系列上协调机器学习 (ML) 训练工作负载。我们还将提供用例实现的分步演练。
AWS and OpenAI complete $38 billion cloud deal
Amazon Web Services (AWS) 和 OpenAI 宣布建立多年战略合作伙伴关系，为 AWS 提供世界一流的基础设施，以便立即开始运行和扩展 OpenAI 的核心人工智能 (AI) 工作负载。根据这项价值 380 亿美元的新协议（该协议将在未来七年持续增长），OpenAI 正在访问包含数十万个 [...] 的 AWS 计算。
Cloud Migration Risks and Benefits
如今，大多数企业都利用云来运行其大部分工作负载。从本质上讲，他们使用基于互联网的技术的决定受到多种因素的影响。这些包括使软件可靠使用的所有积极方面。然而，云迁移后的风险和收益首先出现在 RicksCloudAI 上。
The multi-cloud model is rising in the enterprise
随着混合云环境在企业 IT 中不断受到关注，多云模型也是如此。通过这种方法，组织可以混合使用 IaaS、产品并在它们之间共享工作负载，从而将云应用程序分布在不同的服务提供商之间。不仅《企业中多云模式正在兴起》一文首先出现在RicksCloudAI上。
こんにちは，你好。 Anthropic 最近推出的 Claude Sonnet 4.5 和 Claude Haiku 4.5（现已在 Amazon Bedrock 上提供）标志着生成式 AI 模型的重大飞跃。这些最先进的模型擅长复杂的代理任务、编码和企业工作负载，为开发人员提供增强的功能。除了新型号之外，我们很高兴地宣布 [...]
AMD partners with Robotec to build ‘open ecosystem’ for autonomous systems and robotics
AMD Silo AI 正在与机器人应用仿真平台开发商 Robotec.ai 合作，通过 ROCm 软件堆栈优化和扩展在 AMD Instinct GPU 上运行的下一代汽车和机器人系统的数字孪生和场景重建工作负载。 AMD Silo AI 与 Robotec.ai 的使命相一致，正在帮助构建安全、人性化的机器人 [...]
Top GPU Cloud Platforms | Compare 30+ GPU Providers & Pricing
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Best Reasoning Model APIs | Compare Cost, Context & Scalability
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Run Hugging Face Models Locally on your Machine
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Accelerate large-scale AI training with Amazon SageMaker HyperPod training operator
在这篇文章中，我们演示了如何使用 Amazon SageMaker HyperPod 训练操作器部署和管理机器学习训练工作负载，该操作器通过精确恢复和可定制的监控功能增强 Kubernetes 工作负载的训练弹性。 Amazon SageMaker HyperPod 训练运算符通过有效管理跨大型 GPU 集群的分布式训练来帮助加速生成式 AI 模型开发，提供集中训练过程监控、精细过程恢复和挂起作业检测等优势，可将恢复时间从数十分钟缩短到几秒钟。
