La servicio de potencia computacional se convierte en una nueva tendencia, las empresas deben prepararse con anticipación para hacer frente a los cambios del mercado.
La potencia computacional se convierte en un nuevo modelo de negocio, la industria debe prepararse para afrontar el cambio.
La ola de entrenamiento de modelos grandes está impulsando la potencia computacional a convertirse en un nuevo modelo de negocio. Aunque actualmente persiste el problema de escasez de GPU de alta gama, los participantes de la industria necesitan ajustar sus estrategias a tiempo para estar preparados para los cambios del mercado.
Entrenar modelos a gran escala requiere una gran inversión en potencia computacional. Tomando como ejemplo el gran modelo meteorológico Pangu, utilizar 200 tarjetas GPU durante aproximadamente 2 meses de preentrenamiento puede costar más de 2 millones de yuanes. Además, el costo de entrenar un modelo grande y general puede ser varias decenas de veces más alto. Actualmente, en China ya hay más de 100 modelos grandes con 10 mil millones de parámetros, pero el problema de la escasez de GPUs de alta gama sigue siendo grave.
Para hacer frente a la escasez de potencia computacional, las empresas han tomado diversas medidas: mejorar la calidad de los datos de entrenamiento para aumentar la eficiencia; optimizar la infraestructura para mejorar la estabilidad; mejorar la programación de recursos para aumentar la utilización; adoptar arquitecturas de supercomputación para reducir costos; utilizar plataformas nacionales en lugar de GPU importadas, entre otras. Sin embargo, para la mayoría de las empresas, elegir un proveedor de servicios de potencia computacional especializado es la mejor opción.
El servicio de potencia computacional se está convirtiendo en una industria emergente. Está encapsulando recursos como potencia computacional, almacenamiento y red, para ofrecer servicios en forma de API, entre otros. En la parte superior de la cadena industrial, se proporcionan recursos de hardware, en la parte media se realiza la producción y programación de potencia computacional, y en la parte inferior están los usuarios de diversas industrias. Este modelo tiene ventajas en costo y tecnología en comparación con la construcción interna de las empresas.
Actualmente, el servicio de potencia computacional se ofrece principalmente en dos modalidades: cobro por uso y suscripción anual o mensual. En el futuro, también se promoverá la "integración y fusión de la potencia computacional y la red", para lograr una programación flexible entre arquitecturas y regiones. Los proveedores de servicios en la nube también están posicionándose activamente en este campo.
Aunque la escasez actual de GPU de alta gama ha llevado a una competencia intensa en la industria, este es solo un fenómeno temporal. A largo plazo, la servitización de la potencia computacional es una tendencia segura. Los proveedores de servicios deben prepararse con anticipación para la rápida transformación que ocurrirá después del regreso a la racionalidad del mercado. En este mercado lleno de incertidumbres, solo las empresas que puedan ajustar sus estrategias a tiempo podrán ocupar una posición ventajosa en el futuro.
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La servicio de potencia computacional se convierte en una nueva tendencia, las empresas deben prepararse con anticipación para hacer frente a los cambios del mercado.
La potencia computacional se convierte en un nuevo modelo de negocio, la industria debe prepararse para afrontar el cambio.
La ola de entrenamiento de modelos grandes está impulsando la potencia computacional a convertirse en un nuevo modelo de negocio. Aunque actualmente persiste el problema de escasez de GPU de alta gama, los participantes de la industria necesitan ajustar sus estrategias a tiempo para estar preparados para los cambios del mercado.
Entrenar modelos a gran escala requiere una gran inversión en potencia computacional. Tomando como ejemplo el gran modelo meteorológico Pangu, utilizar 200 tarjetas GPU durante aproximadamente 2 meses de preentrenamiento puede costar más de 2 millones de yuanes. Además, el costo de entrenar un modelo grande y general puede ser varias decenas de veces más alto. Actualmente, en China ya hay más de 100 modelos grandes con 10 mil millones de parámetros, pero el problema de la escasez de GPUs de alta gama sigue siendo grave.
Para hacer frente a la escasez de potencia computacional, las empresas han tomado diversas medidas: mejorar la calidad de los datos de entrenamiento para aumentar la eficiencia; optimizar la infraestructura para mejorar la estabilidad; mejorar la programación de recursos para aumentar la utilización; adoptar arquitecturas de supercomputación para reducir costos; utilizar plataformas nacionales en lugar de GPU importadas, entre otras. Sin embargo, para la mayoría de las empresas, elegir un proveedor de servicios de potencia computacional especializado es la mejor opción.
El servicio de potencia computacional se está convirtiendo en una industria emergente. Está encapsulando recursos como potencia computacional, almacenamiento y red, para ofrecer servicios en forma de API, entre otros. En la parte superior de la cadena industrial, se proporcionan recursos de hardware, en la parte media se realiza la producción y programación de potencia computacional, y en la parte inferior están los usuarios de diversas industrias. Este modelo tiene ventajas en costo y tecnología en comparación con la construcción interna de las empresas.
Actualmente, el servicio de potencia computacional se ofrece principalmente en dos modalidades: cobro por uso y suscripción anual o mensual. En el futuro, también se promoverá la "integración y fusión de la potencia computacional y la red", para lograr una programación flexible entre arquitecturas y regiones. Los proveedores de servicios en la nube también están posicionándose activamente en este campo.
Aunque la escasez actual de GPU de alta gama ha llevado a una competencia intensa en la industria, este es solo un fenómeno temporal. A largo plazo, la servitización de la potencia computacional es una tendencia segura. Los proveedores de servicios deben prepararse con anticipación para la rápida transformación que ocurrirá después del regreso a la racionalidad del mercado. En este mercado lleno de incertidumbres, solo las empresas que puedan ajustar sus estrategias a tiempo podrán ocupar una posición ventajosa en el futuro.