Daya Komputasi menjadi model layanan baru, perubahan yang dihadirkan oleh gelombang model besar
Belakangan ini, permintaan pelatihan model besar meningkat pesat, GPU kelas atas menjadi langka dan menjadi topik hangat di industri. Harga sebuah kartu grafis Nvidia A100 melambung hingga lebih dari 200.000 yuan, dengan sewa bulanan mencapai 50.000-70.000 yuan. Meskipun demikian, masih ada perusahaan yang menghadapi masalah seperti vendor yang tidak memenuhi janji.
Kekurangan Daya Komputasi ini sulit untuk diatasi dalam jangka pendek. Beberapa ahli menyatakan, tanpa investasi puluhan miliar, sulit untuk terus mengembangkan model besar. Beberapa pengusaha percaya, jika tidak ada dukungan dana ratusan miliar hingga triliunan, jalan ini akan sulit dilalui.
Menghadapi situasi ini, industri umumnya berpendapat bahwa seiring pasar bergerak dari kegembiraan menuju rasionalitas, perusahaan akan menyesuaikan strategi untuk mengontrol biaya sesuai dengan perubahan ekspektasi.
Untuk mengatasi kekurangan Daya Komputasi, perusahaan telah mengambil berbagai cara:
Menggunakan data berkualitas tinggi untuk meningkatkan efisiensi pelatihan
Meningkatkan stabilitas infrastruktur, untuk mencapai operasi stabil jangka panjang di 1000 kalori
Mengoptimalkan penjadwalan sumber daya kartu Daya Komputasi, mewujudkan penjadwalan terdistribusi yang terperinci
Meningkatkan kecepatan jaringan, menghindari gangguan selama pelatihan
Transisi dari arsitektur komputasi awan ke arsitektur superkomputer
Menggunakan platform domestik untuk menggantikan GPU Nvidia
Metode-metode ini memerlukan kemampuan teknis yang kuat, umumnya perusahaan kesulitan memenuhi kebutuhan melalui pembangunan pusat data sendiri, lebih memilih dukungan dari penyedia layanan Daya Komputasi profesional.
Faktanya, "Daya Komputasi model besar" yang kita perebutkan telah menjadi suatu mode layanan baru. Layanan daya komputasi adalah bidang baru yang didasarkan pada keberagaman daya komputasi, terhubung melalui jaringan daya komputasi, dengan tujuan penyediaan daya komputasi yang efektif. Ini tidak hanya mencakup daya komputasi, tetapi juga membungkus sumber daya seperti penyimpanan, jaringan, dan disampaikan dalam bentuk API.
Dalam rantai industri daya komputasi, hulu menyediakan sumber daya dasar, tengah menyediakan layanan daya komputasi, dan hilir adalah pengguna industri. Dibandingkan dengan membangun lingkungan sendiri, menggunakan layanan daya komputasi memiliki keunggulan dalam hal biaya dan teknologi.
Saat ini, layanan Daya Komputasi terutama menggunakan dua model yaitu pembayaran berdasarkan penggunaan dan paket tahunan/bulanan. Di masa depan, juga akan mendorong "integrasi dan penggabungan Daya Komputasi dan jaringan", mendukung penjadwalan sumber daya lintas arsitektur, wilayah, dan penyedia layanan.
Seiring dengan normalisasi permintaan model besar, Daya Komputasi layanan sedang berkembang pesat menjadi rantai industri dan model bisnis yang unik. Meskipun saat ini terjadi kekurangan GPU kelas atas, ini hanyalah fenomena sementara. Dalam jangka panjang, penyedia Daya Komputasi perlu bersiap-siap untuk perubahan cepat setelah pasar kembali ke kondisi rasional.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
8 Suka
Hadiah
8
5
Bagikan
Komentar
0/400
MrRightClick
· 08-02 14:44
Harga kartu terlalu mahal.
Lihat AsliBalas0
LostBetweenChains
· 07-30 20:02
Investor adalah kebenaran yang kuat
Lihat AsliBalas0
WalletDivorcer
· 07-30 20:00
Harga kartu grafis melambung tinggi
Lihat AsliBalas0
LucidSleepwalker
· 07-30 19:48
Kartu gila, gila, gila
Lihat AsliBalas0
ChainSherlockGirl
· 07-30 19:35
Penjual kartu akan mendapatkan keuntungan besar lagi.
Gelombang model besar memicu peluang bisnis baru dalam layanan daya komputasi, perusahaan beradaptasi untuk menghadapi kekurangan GPU.
Daya Komputasi menjadi model layanan baru, perubahan yang dihadirkan oleh gelombang model besar
Belakangan ini, permintaan pelatihan model besar meningkat pesat, GPU kelas atas menjadi langka dan menjadi topik hangat di industri. Harga sebuah kartu grafis Nvidia A100 melambung hingga lebih dari 200.000 yuan, dengan sewa bulanan mencapai 50.000-70.000 yuan. Meskipun demikian, masih ada perusahaan yang menghadapi masalah seperti vendor yang tidak memenuhi janji.
Kekurangan Daya Komputasi ini sulit untuk diatasi dalam jangka pendek. Beberapa ahli menyatakan, tanpa investasi puluhan miliar, sulit untuk terus mengembangkan model besar. Beberapa pengusaha percaya, jika tidak ada dukungan dana ratusan miliar hingga triliunan, jalan ini akan sulit dilalui.
Menghadapi situasi ini, industri umumnya berpendapat bahwa seiring pasar bergerak dari kegembiraan menuju rasionalitas, perusahaan akan menyesuaikan strategi untuk mengontrol biaya sesuai dengan perubahan ekspektasi.
Untuk mengatasi kekurangan Daya Komputasi, perusahaan telah mengambil berbagai cara:
Metode-metode ini memerlukan kemampuan teknis yang kuat, umumnya perusahaan kesulitan memenuhi kebutuhan melalui pembangunan pusat data sendiri, lebih memilih dukungan dari penyedia layanan Daya Komputasi profesional.
Faktanya, "Daya Komputasi model besar" yang kita perebutkan telah menjadi suatu mode layanan baru. Layanan daya komputasi adalah bidang baru yang didasarkan pada keberagaman daya komputasi, terhubung melalui jaringan daya komputasi, dengan tujuan penyediaan daya komputasi yang efektif. Ini tidak hanya mencakup daya komputasi, tetapi juga membungkus sumber daya seperti penyimpanan, jaringan, dan disampaikan dalam bentuk API.
Dalam rantai industri daya komputasi, hulu menyediakan sumber daya dasar, tengah menyediakan layanan daya komputasi, dan hilir adalah pengguna industri. Dibandingkan dengan membangun lingkungan sendiri, menggunakan layanan daya komputasi memiliki keunggulan dalam hal biaya dan teknologi.
Saat ini, layanan Daya Komputasi terutama menggunakan dua model yaitu pembayaran berdasarkan penggunaan dan paket tahunan/bulanan. Di masa depan, juga akan mendorong "integrasi dan penggabungan Daya Komputasi dan jaringan", mendukung penjadwalan sumber daya lintas arsitektur, wilayah, dan penyedia layanan.
Seiring dengan normalisasi permintaan model besar, Daya Komputasi layanan sedang berkembang pesat menjadi rantai industri dan model bisnis yang unik. Meskipun saat ini terjadi kekurangan GPU kelas atas, ini hanyalah fenomena sementara. Dalam jangka panjang, penyedia Daya Komputasi perlu bersiap-siap untuk perubahan cepat setelah pasar kembali ke kondisi rasional.