Puissance de calcul services deviennent un nouveau modèle commercial, l'industrie doit se préparer à faire face à ce changement.
La tendance à l'entraînement de grands modèles pousse la puissance de calcul à devenir un nouveau modèle commercial. Bien que le problème de la pénurie de GPU haut de gamme persiste, les acteurs du secteur doivent ajuster leurs stratégies en temps opportun pour se préparer aux changements du marché.
L'entraînement de modèles à grande échelle nécessite un investissement énorme en puissance de calcul. Prenons l'exemple du modèle météorologique Pangu, qui a utilisé 200 cartes GPU pendant environ 2 mois pour le pré-entraînement, le coût pourrait dépasser 2 millions de yuans. De plus, le coût de l'entraînement de modèles généraux pourrait être plusieurs dizaines de fois plus élevé. Actuellement, la Chine a déjà plus de 100 modèles à grande échelle avec 1 milliard de paramètres, mais le problème de la pénurie de GPU haut de gamme reste sévère.
Pour faire face à la pénurie de Puissance de calcul, les entreprises ont pris diverses mesures : améliorer la qualité des données d'entraînement pour augmenter l'efficacité ; optimiser l'infrastructure pour améliorer la stabilité ; améliorer la gestion des ressources pour augmenter le taux d'utilisation ; adopter une architecture de supercalcul pour réduire les coûts ; utiliser des plateformes domestiques à la place de GPU importés, etc. Cependant, pour la plupart des entreprises, choisir un fournisseur de services de Puissance de calcul spécialisé est une meilleure option.
Les services de puissance de calcul deviennent une industrie émergente. Ils encapsulent des ressources telles que la puissance de calcul, le stockage et le réseau, et offrent des services sous forme d'API, etc. En amont de la chaîne industrielle, des ressources matérielles sont fournies, au milieu, la production et la planification de la puissance de calcul ont lieu, et en aval se trouvent des utilisateurs de divers secteurs. Ce modèle présente des avantages en termes de coûts et de technologie par rapport à la construction interne par les entreprises.
Actuellement, les services de puissance de calcul utilisent principalement deux modèles de tarification : la facturation à la consommation et l'abonnement annuel ou mensuel. À l'avenir, nous allons également promouvoir l'"intégration et la fusion de la puissance de calcul et du réseau", permettant une planification flexible à travers différentes architectures et régions. Les fournisseurs de services cloud s'implantent également activement dans ce domaine.
Bien que la pénurie actuelle de GPU haut de gamme entraîne une concurrence intense dans l'industrie, ce n'est qu'un phénomène temporaire. À long terme, la service de puissance de calcul est une tendance certaine. Les fournisseurs doivent anticiper et se préparer à une transition rapide après le retour à la rationalité du marché. Dans ce marché plein d'incertitudes, seules les entreprises capables d'ajuster rapidement leurs stratégies pourront occuper une position avantageuse à l'avenir.
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MEVSupportGroup
· 07-27 04:39
Les GPU sont trop difficiles à obtenir, je pleure.
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rekt_but_vibing
· 07-27 04:21
Il est difficile de se procurer une carte graphique.
La service de puissance de calcul devient une nouvelle tendance, les entreprises doivent se préparer à réagir aux changements du marché.
Puissance de calcul services deviennent un nouveau modèle commercial, l'industrie doit se préparer à faire face à ce changement.
La tendance à l'entraînement de grands modèles pousse la puissance de calcul à devenir un nouveau modèle commercial. Bien que le problème de la pénurie de GPU haut de gamme persiste, les acteurs du secteur doivent ajuster leurs stratégies en temps opportun pour se préparer aux changements du marché.
L'entraînement de modèles à grande échelle nécessite un investissement énorme en puissance de calcul. Prenons l'exemple du modèle météorologique Pangu, qui a utilisé 200 cartes GPU pendant environ 2 mois pour le pré-entraînement, le coût pourrait dépasser 2 millions de yuans. De plus, le coût de l'entraînement de modèles généraux pourrait être plusieurs dizaines de fois plus élevé. Actuellement, la Chine a déjà plus de 100 modèles à grande échelle avec 1 milliard de paramètres, mais le problème de la pénurie de GPU haut de gamme reste sévère.
Pour faire face à la pénurie de Puissance de calcul, les entreprises ont pris diverses mesures : améliorer la qualité des données d'entraînement pour augmenter l'efficacité ; optimiser l'infrastructure pour améliorer la stabilité ; améliorer la gestion des ressources pour augmenter le taux d'utilisation ; adopter une architecture de supercalcul pour réduire les coûts ; utiliser des plateformes domestiques à la place de GPU importés, etc. Cependant, pour la plupart des entreprises, choisir un fournisseur de services de Puissance de calcul spécialisé est une meilleure option.
Les services de puissance de calcul deviennent une industrie émergente. Ils encapsulent des ressources telles que la puissance de calcul, le stockage et le réseau, et offrent des services sous forme d'API, etc. En amont de la chaîne industrielle, des ressources matérielles sont fournies, au milieu, la production et la planification de la puissance de calcul ont lieu, et en aval se trouvent des utilisateurs de divers secteurs. Ce modèle présente des avantages en termes de coûts et de technologie par rapport à la construction interne par les entreprises.
Actuellement, les services de puissance de calcul utilisent principalement deux modèles de tarification : la facturation à la consommation et l'abonnement annuel ou mensuel. À l'avenir, nous allons également promouvoir l'"intégration et la fusion de la puissance de calcul et du réseau", permettant une planification flexible à travers différentes architectures et régions. Les fournisseurs de services cloud s'implantent également activement dans ce domaine.
Bien que la pénurie actuelle de GPU haut de gamme entraîne une concurrence intense dans l'industrie, ce n'est qu'un phénomène temporaire. À long terme, la service de puissance de calcul est une tendance certaine. Les fournisseurs doivent anticiper et se préparer à une transition rapide après le retour à la rationalité du marché. Dans ce marché plein d'incertitudes, seules les entreprises capables d'ajuster rapidement leurs stratégies pourront occuper une position avantageuse à l'avenir.