Вычислительная мощность как новая бизнес-модель, отрасли необходимо заранее подготовиться к изменениям
Волна обучения больших моделей способствует тому, что вычислительная мощность становится новой бизнес-моделью. Хотя в настоящее время проблема нехватки высококлассных GPU все еще существует, участникам отрасли необходимо своевременно корректировать стратегии, чтобы быть готовыми к изменениям на рынке.
Обучение крупных моделей требует значительных затрат на вычислительную мощность. Например, для предобучения метеорологической модели Паньгу использовалось 200 графических процессоров в течение около 2 месяцев, и стоимость может превысить 2 миллиона юаней. При этом стоимость обучения универсальной крупной модели может быть в десятки раз выше. В настоящее время в Китае уже насчитывается более 100 крупных моделей с 1 миллиардом параметров, но проблема нехватки высококлассных графических процессоров по-прежнему остается острой.
Чтобы справиться с нехваткой вычислительной мощности, компании приняли различные меры: повышение качества обучающих данных для увеличения эффективности; оптимизация инфраструктуры для повышения стабильности; улучшение распределения ресурсов для увеличения использования; использование суперкомпьютерной архитектуры для снижения затрат; использование отечественных платформ вместо импортных GPU и т.д. Однако для большинства компаний выбор специализированного поставщика вычислительной мощности является более оптимальным вариантом.
Вычислительная мощность услуг становится новым развивающимся сектором. Она упаковывает вычислительную мощность, хранение, сеть и другие ресурсы, предоставляя услуги в виде API и других форматов. На верхнем уровне цепочки поставок предоставляются аппаратные ресурсы, на среднем уровне происходит производство и распределение вычислительной мощности, а на нижнем уровне находятся пользователи из различных отраслей. Эта модель имеет более низкие затраты и технические преимущества по сравнению с построением собственных мощностей компаниями.
В настоящее время услуги вычислительной мощности в основном предоставляются по двум моделям: по количеству и на основе подписки на год или месяц. В будущем будет продвигаться "интеграция вычислений и сети", что позволит осуществлять гибкое распределение ресурсов через разные архитектуры и регионы. Облачные провайдеры также активно работают в этой области.
Хотя нехватка высококлассных GPU в настоящее время приводит к жесткой конкуренции в отрасли, это лишь временное явление. В долгосрочной перспективе сервисная модель вычислительной мощности является определенной тенденцией. Провайдерам услуг необходимо заранее подготовиться к быстрой трансформации после рационального восстановления рынка. В этом полном неопределенности рынке только те компании, которые могут своевременно корректировать свои стратегии, смогут занять выгодные позиции в будущем.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Вычислительная мощность становится новой тенденцией, предприятия должны заранее подготовиться к изменениям на рынке.
Вычислительная мощность как новая бизнес-модель, отрасли необходимо заранее подготовиться к изменениям
Волна обучения больших моделей способствует тому, что вычислительная мощность становится новой бизнес-моделью. Хотя в настоящее время проблема нехватки высококлассных GPU все еще существует, участникам отрасли необходимо своевременно корректировать стратегии, чтобы быть готовыми к изменениям на рынке.
Обучение крупных моделей требует значительных затрат на вычислительную мощность. Например, для предобучения метеорологической модели Паньгу использовалось 200 графических процессоров в течение около 2 месяцев, и стоимость может превысить 2 миллиона юаней. При этом стоимость обучения универсальной крупной модели может быть в десятки раз выше. В настоящее время в Китае уже насчитывается более 100 крупных моделей с 1 миллиардом параметров, но проблема нехватки высококлассных графических процессоров по-прежнему остается острой.
Чтобы справиться с нехваткой вычислительной мощности, компании приняли различные меры: повышение качества обучающих данных для увеличения эффективности; оптимизация инфраструктуры для повышения стабильности; улучшение распределения ресурсов для увеличения использования; использование суперкомпьютерной архитектуры для снижения затрат; использование отечественных платформ вместо импортных GPU и т.д. Однако для большинства компаний выбор специализированного поставщика вычислительной мощности является более оптимальным вариантом.
Вычислительная мощность услуг становится новым развивающимся сектором. Она упаковывает вычислительную мощность, хранение, сеть и другие ресурсы, предоставляя услуги в виде API и других форматов. На верхнем уровне цепочки поставок предоставляются аппаратные ресурсы, на среднем уровне происходит производство и распределение вычислительной мощности, а на нижнем уровне находятся пользователи из различных отраслей. Эта модель имеет более низкие затраты и технические преимущества по сравнению с построением собственных мощностей компаниями.
В настоящее время услуги вычислительной мощности в основном предоставляются по двум моделям: по количеству и на основе подписки на год или месяц. В будущем будет продвигаться "интеграция вычислений и сети", что позволит осуществлять гибкое распределение ресурсов через разные архитектуры и регионы. Облачные провайдеры также активно работают в этой области.
Хотя нехватка высококлассных GPU в настоящее время приводит к жесткой конкуренции в отрасли, это лишь временное явление. В долгосрочной перспективе сервисная модель вычислительной мощности является определенной тенденцией. Провайдерам услуг необходимо заранее подготовиться к быстрой трансформации после рационального восстановления рынка. В этом полном неопределенности рынке только те компании, которые могут своевременно корректировать свои стратегии, смогут занять выгодные позиции в будущем.