隨著人工智能的興起，對密集使用場景的GPU的需求不斷增加。隨著GPU價格飛漲，最好的解決方案是什么？據(jù)成都軟件開發(fā)調(diào)查，70%接受調(diào)查的組織領(lǐng)導(dǎo)者表示，到2024年，其超過50%的基礎(chǔ)設(shè)施將托管在云中，27%的領(lǐng)導(dǎo)者表示，他們的云戰(zhàn)略使他們能夠更好地推動客戶價值。
這些令人印象深刻的統(tǒng)計數(shù)據(jù)有助于提高企業(yè)的競爭力。得益于云計算的發(fā)展，這已成為可能。
然而，技術(shù)的每一次演進都會存在陷阱。還記得云計算成為科技領(lǐng)域的新星嗎？不久之后，世界就意識到大規(guī)模采用云計算技術(shù)會對許多大公司的碳足跡產(chǎn)生負面影響。云計算帶來了冷卻大型數(shù)據(jù)中心的需求，每家企業(yè)都必須跳出固有的思維模式。
然后出現(xiàn)了容器和Kubernetes。這兩項技術(shù)突然出現(xiàn)，改變了全球企業(yè)公司的工作流程。這些企業(yè)很快就意識到，Kubernetes之類的技術(shù)將給他們的開發(fā)人員、管理員和運營團隊帶來嚴峻挑戰(zhàn)。為什么？因為Kubernetes不是一項容易掌握的技術(shù)。
因此，當生成式人工智能出現(xiàn)時，挑戰(zhàn)的顯現(xiàn)只是時間問題。除了將人工智能融入業(yè)務(wù)的典型挑戰(zhàn)之外，還有另一個隱隱可見的威脅，那就是對GPU的需求增加。
許多企業(yè)不再使用內(nèi)部數(shù)據(jù)中心（或僅僅是一組現(xiàn)成的計算機），而是轉(zhuǎn)向使用云GPU來處理AI計算。對于許多企業(yè)來說，這是一個理想的解決方案。
首先，這比購買大量（昂貴的）足夠強大的GPU來滿足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的需求要便宜得多。而且由于大多數(shù)云GPU都是“按使用付費”，因此您可以隨著需求的起伏來降低成本。當需求下降時，您將使用更少的GPU，從而節(jié)省資金。當需求上升時，您將使用更多的GPU，從而花費更多。
卸載到云端的另一個好處是它可以節(jié)省公司的能源成本。人工智能對硬件的計算需求需要大量的冷卻工作，這可能會導(dǎo)致您的電費飆升。
最重要的是，要明白云GPU包含非常強大的硬件加速功能，這使得它們能夠更好地處理AI工作負載的大量需求。云GPU所達到的功率水平與安裝在傳統(tǒng)臺式機或服務(wù)器上的消費級GPU并不相稱。因此，當您需要強大的功率時，最好的選擇是云GPU。
企業(yè)如此依賴云的原因之一是它具有高度可擴展性。除此之外，云GPU的可擴展性遠高于傳統(tǒng)GPU。您還可以通過簡單的點擊式儀表板輕松添加更多GPU，因此無需打開服務(wù)器并添加更多物理硬件。
同時，您可以根據(jù)需要輕松縮減GPU數(shù)量。這兩種擴展選項通常都可以在云環(huán)境中輕松快速地完成。
正如我們已經(jīng)提到的，使用云GPU可以節(jié)省大量成本。您甚至可以按小時租用GPU，這也有助于分攤成本。
當您使用云GPU時，您不必擔心如此繁重的計算負載會給內(nèi)部系統(tǒng)帶來壓力。這將釋放這些機器來執(zhí)行其他任務(wù)，這樣您就可以事半功倍，同時確保您的內(nèi)部系統(tǒng)不會因AI帶來的額外壓力而崩潰。
借助云GPU，您將享受更快的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、更快的渲染時間、更快的構(gòu)建和更快的部署。通過節(jié)省所有這些時間，您的開發(fā)人員和運營團隊將可以騰出時間去執(zhí)行其他任務(wù)。這些工程師也不必再監(jiān)控用于AI訓(xùn)練的硬件。無需再擔心服務(wù)器過熱、瓶頸或系統(tǒng)故障。
當然，還會有其他問題，但使用云計算時，這些系統(tǒng)可以輕松監(jiān)控和自動化。在內(nèi)部完成這樣的壯舉不僅需要大量時間和金錢，而且還會讓您的員工非常忙碌，他們可能無法完成諸如保護網(wǎng)絡(luò)、開發(fā)新應(yīng)用程序、迭代舊應(yīng)用程序或修補漏洞等任務(wù)。
當您的企業(yè)選擇減輕AI對系統(tǒng)的巨大需求時，所有這些都是可能的。如果成都軟件開發(fā)公司所說的像是您的企業(yè)迫切需要的東西，那么是時候轉(zhuǎn)向云GPU來承擔生成AI的重任了。
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