Khả năng tính toán dịch vụ: Mô hình kinh doanh mới nổi dưới cơn sốt mô hình lớn
Nhu cầu về đào tạo mô hình lớn đối với GPU cao cấp đã tăng vọt, dẫn đến tình trạng thiếu hụt tài nguyên khả năng tính toán trở thành vấn đề nan giải trong ngành. Giá của một GPU Nvidia A100 đã tăng vọt lên tới hai ba mươi triệu, trong khi giá thuê một máy chủ A100 cũng cao tới 5-7 triệu mỗi tháng. Tuy nhiên, ngay cả như vậy, nhiều doanh nghiệp vẫn khó khăn trong việc có được tài nguyên khả năng tính toán cần thiết.
Đối mặt với thách thức này, các doanh nghiệp đã nhanh chóng thực hiện các biện pháp ứng phó. Một số công ty nâng cao hiệu quả đào tạo thông qua việc sử dụng dữ liệu chất lượng cao, hoặc tối ưu hóa cơ sở hạ tầng để đạt được sự vận hành ổn định hơn cho các cụm GPU quy mô lớn. Còn có những doanh nghiệp chuyển sang kiến trúc siêu máy tính hoặc nền tảng GPU nội địa để giảm chi phí. Đối với hầu hết các doanh nghiệp, lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ khả năng tính toán chuyên nghiệp là phương án khả thi hơn.
Thực tế, khả năng tính toán đã phát triển thành một mô hình dịch vụ mới. Dịch vụ khả năng tính toán tích hợp các tài nguyên như tính toán, lưu trữ, mạng, v.v., cung cấp dịch vụ qua các cách như API. Phía thượng nguồn của chuỗi công nghiệp cung cấp phần cứng cơ bản, trung nguồn chịu trách nhiệm sản xuất và điều phối khả năng tính toán, còn phía hạ nguồn là các người dùng trong các ngành khác nhau. Mô hình này có ưu thế về chi phí và công nghệ hơn so với việc tự xây dựng môi trường khả năng tính toán.
Hiện tại, dịch vụ khả năng tính toán chủ yếu áp dụng theo hình thức tính phí theo lượng sử dụng hoặc gói theo năm và theo tháng. Người dùng có thể chọn các phiên bản GPU cụ thể, hoặc sử dụng nền tảng MaaS để tùy chỉnh theo ngành. Trong tương lai, sẽ tiếp tục thúc đẩy "tích hợp khả năng tính toán và mạng". Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây cũng đang tích cực sắp xếp thị trường dịch vụ khả năng tính toán.
Mặc dù hiện tại đang thiếu hụt GPU cao cấp, nhưng đây chỉ là hiện tượng tạm thời. Về lâu dài, khả năng tính toán dịch vụ hóa là xu hướng chắc chắn. Các nhà cung cấp dịch vụ khả năng tính toán cần chuẩn bị trước để sẵn sàng cho sự phát triển sau khi thị trường trở lại sự hợp lý.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
23 thích
Phần thưởng
23
9
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
consensus_whisperer
· 07-28 07:15
gpu卡 tôi đều không mua nổi. Khi nào thì giảm?
Xem bản gốcTrả lời0
NFTBlackHole
· 07-28 01:20
又一波 đồ ngốc chơi đùa với mọi người
Xem bản gốcTrả lời0
UnluckyValidator
· 07-25 09:00
Nghèo, trước tiên hãy đi bán thẻ để trả nợ...
Xem bản gốcTrả lời0
BlockchainRetirementHome
· 07-25 08:59
Ông anh card đồ họa thật sự nằm kiếm tiền yyds
Xem bản gốcTrả lời0
TokenCreatorOP
· 07-25 08:57
Ví tiền đã sẵn sàng khi nào có tiền
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidityWhisperer
· 07-25 08:54
Tích trữ thẻ đến mềm tay rồi, hãy bắt đầu khai thác nào!
Xem bản gốcTrả lời0
RektRecorder
· 07-25 08:53
Không lấy được Máy khai thác thì nhanh chóng chuyển sang a card.
Thời đại mô hình lớn, Khả năng tính toán dịch vụ nổi lên thành mô hình kinh doanh mới
Khả năng tính toán dịch vụ: Mô hình kinh doanh mới nổi dưới cơn sốt mô hình lớn
Nhu cầu về đào tạo mô hình lớn đối với GPU cao cấp đã tăng vọt, dẫn đến tình trạng thiếu hụt tài nguyên khả năng tính toán trở thành vấn đề nan giải trong ngành. Giá của một GPU Nvidia A100 đã tăng vọt lên tới hai ba mươi triệu, trong khi giá thuê một máy chủ A100 cũng cao tới 5-7 triệu mỗi tháng. Tuy nhiên, ngay cả như vậy, nhiều doanh nghiệp vẫn khó khăn trong việc có được tài nguyên khả năng tính toán cần thiết.
Đối mặt với thách thức này, các doanh nghiệp đã nhanh chóng thực hiện các biện pháp ứng phó. Một số công ty nâng cao hiệu quả đào tạo thông qua việc sử dụng dữ liệu chất lượng cao, hoặc tối ưu hóa cơ sở hạ tầng để đạt được sự vận hành ổn định hơn cho các cụm GPU quy mô lớn. Còn có những doanh nghiệp chuyển sang kiến trúc siêu máy tính hoặc nền tảng GPU nội địa để giảm chi phí. Đối với hầu hết các doanh nghiệp, lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ khả năng tính toán chuyên nghiệp là phương án khả thi hơn.
Thực tế, khả năng tính toán đã phát triển thành một mô hình dịch vụ mới. Dịch vụ khả năng tính toán tích hợp các tài nguyên như tính toán, lưu trữ, mạng, v.v., cung cấp dịch vụ qua các cách như API. Phía thượng nguồn của chuỗi công nghiệp cung cấp phần cứng cơ bản, trung nguồn chịu trách nhiệm sản xuất và điều phối khả năng tính toán, còn phía hạ nguồn là các người dùng trong các ngành khác nhau. Mô hình này có ưu thế về chi phí và công nghệ hơn so với việc tự xây dựng môi trường khả năng tính toán.
Hiện tại, dịch vụ khả năng tính toán chủ yếu áp dụng theo hình thức tính phí theo lượng sử dụng hoặc gói theo năm và theo tháng. Người dùng có thể chọn các phiên bản GPU cụ thể, hoặc sử dụng nền tảng MaaS để tùy chỉnh theo ngành. Trong tương lai, sẽ tiếp tục thúc đẩy "tích hợp khả năng tính toán và mạng". Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây cũng đang tích cực sắp xếp thị trường dịch vụ khả năng tính toán.
Mặc dù hiện tại đang thiếu hụt GPU cao cấp, nhưng đây chỉ là hiện tượng tạm thời. Về lâu dài, khả năng tính toán dịch vụ hóa là xu hướng chắc chắn. Các nhà cung cấp dịch vụ khả năng tính toán cần chuẩn bị trước để sẵn sàng cho sự phát triển sau khi thị trường trở lại sự hợp lý.