Potencia computacional servicio: un nuevo modelo de negocio en la ola de grandes modelos
La demanda de entrenamiento de modelos grandes para GPU de alta gama ha aumentado drásticamente, lo que ha llevado a la escasez de recursos de potencia computacional a convertirse en un problema difícil en la industria. El precio de una GPU Nvidia A100 ha aumentado a entre dos y trescientas mil yuanes, y el alquiler mensual de un servidor A100 también alcanza entre 50,000 y 70,000 yuanes. Sin embargo, a pesar de esto, muchas empresas aún tienen dificultades para obtener los recursos de potencia computacional que necesitan.
Frente a este desafío, las empresas han tomado medidas para afrontarlo. Algunas compañías mejoran la eficiencia de entrenamiento utilizando datos de alta calidad, o optimizan la infraestructura para lograr un funcionamiento más estable de los clústeres de GPU a gran escala. Otras empresas se están trasladando a arquitecturas de supercomputación o plataformas de GPU nacionales para reducir costos. Para la mayoría de las empresas, elegir proveedores de servicios de potencia computacional especializados es la solución más viable.
De hecho, la potencia computacional se ha convertido en un nuevo modelo de servicio. El servicio de potencia computacional integra recursos de computación, almacenamiento, red, etc., y proporciona servicios a través de API y otros métodos. La parte superior de la cadena industrial proporciona hardware básico, la parte media se encarga de la producción y programación de potencia computacional, y la parte inferior son los usuarios de diversas industrias. Este modelo tiene ventajas en costos y tecnología en comparación con la construcción de un entorno de potencia computacional propio.
Actualmente, los servicios de potencia computacional se ofrecen principalmente en un modelo de pago por uso o mediante suscripción anual o mensual. Los usuarios pueden elegir instancias de GPU específicas o utilizar la plataforma MaaS para personalización sectorial. En el futuro, también se promoverá la "integración de potencia y red". Los proveedores de servicios en la nube también están trabajando activamente en el mercado de servicios de potencia computacional.
Aunque actualmente hay una escasez de GPU de alta gama, esto es solo una situación temporal. A largo plazo, la prestación de servicios de potencia computacional es una tendencia segura. Los proveedores de servicios de potencia computacional deben prepararse con anticipación para el desarrollo una vez que el mercado regrese a la racionalidad.
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consensus_whisperer
· 07-28 07:15
gpu卡 yo no puedo comprar, ¿cuándo será la caída?
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NFTBlackHole
· 07-28 01:20
Otra ola de tontos tomar a la gente por tonta
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UnluckyValidator
· 07-25 09:00
Pobre, primero ve a vender tarjetas para pagar deudas...
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BlockchainRetirementHome
· 07-25 08:59
El hermano de la tarjeta gráfica realmente gana tumbado, yyds
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TokenCreatorOP
· 07-25 08:57
Billetera ya está lista ¿Cuándo habrá dinero?
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LiquidityWhisperer
· 07-25 08:54
¡Acumula tarjetas hasta que te duelan las manos, a minar!
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RektRecorder
· 07-25 08:53
Si no puedes conseguir un Rig de Minera, ve a la tarjeta A.
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GateUser-a180694b
· 07-25 08:46
Parece que todos están compitiendo por las GPU.
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BanklessAtHeart
· 07-25 08:32
La potencia computacional está carísima, realmente me duele la cabeza.
La era de los grandes modelos: el auge de los servicios de potencia computacional se convierte en un nuevo modelo de negocio
Potencia computacional servicio: un nuevo modelo de negocio en la ola de grandes modelos
La demanda de entrenamiento de modelos grandes para GPU de alta gama ha aumentado drásticamente, lo que ha llevado a la escasez de recursos de potencia computacional a convertirse en un problema difícil en la industria. El precio de una GPU Nvidia A100 ha aumentado a entre dos y trescientas mil yuanes, y el alquiler mensual de un servidor A100 también alcanza entre 50,000 y 70,000 yuanes. Sin embargo, a pesar de esto, muchas empresas aún tienen dificultades para obtener los recursos de potencia computacional que necesitan.
Frente a este desafío, las empresas han tomado medidas para afrontarlo. Algunas compañías mejoran la eficiencia de entrenamiento utilizando datos de alta calidad, o optimizan la infraestructura para lograr un funcionamiento más estable de los clústeres de GPU a gran escala. Otras empresas se están trasladando a arquitecturas de supercomputación o plataformas de GPU nacionales para reducir costos. Para la mayoría de las empresas, elegir proveedores de servicios de potencia computacional especializados es la solución más viable.
De hecho, la potencia computacional se ha convertido en un nuevo modelo de servicio. El servicio de potencia computacional integra recursos de computación, almacenamiento, red, etc., y proporciona servicios a través de API y otros métodos. La parte superior de la cadena industrial proporciona hardware básico, la parte media se encarga de la producción y programación de potencia computacional, y la parte inferior son los usuarios de diversas industrias. Este modelo tiene ventajas en costos y tecnología en comparación con la construcción de un entorno de potencia computacional propio.
Actualmente, los servicios de potencia computacional se ofrecen principalmente en un modelo de pago por uso o mediante suscripción anual o mensual. Los usuarios pueden elegir instancias de GPU específicas o utilizar la plataforma MaaS para personalización sectorial. En el futuro, también se promoverá la "integración de potencia y red". Los proveedores de servicios en la nube también están trabajando activamente en el mercado de servicios de potencia computacional.
Aunque actualmente hay una escasez de GPU de alta gama, esto es solo una situación temporal. A largo plazo, la prestación de servicios de potencia computacional es una tendencia segura. Los proveedores de servicios de potencia computacional deben prepararse con anticipación para el desarrollo una vez que el mercado regrese a la racionalidad.