Вычислительная мощность становится новой бизнес-моделью, а бум больших моделей способствует трансформации отрасли

Предпосылкой захвата вычислительной мощности является то, что вычислительная мощность становится новой бизнес-моделью. Волнение вокруг обучения больших моделей в конечном итоге угаснет, и провайдеры услуг вычислительной мощности должны заранее подготовиться и вовремя скорректировать направление.

Недавно исследователь, окончивший Туньхуа университет три года назад, используя 200 графических процессоров (GPU), потратил около двух месяцев на обучение крупной модели в области метеорологии с количеством параметров на уровне сотен миллионов. При расчете стоимости использования GPU в 7,8 юаня в час, стоимость обучения этой модели может превысить 2 миллиона юаней. Если бы обучалась универсальная крупная модель, стоимость могла бы увеличиться в сотни раз.

В настоящее время в Китае уже более 100 крупных моделей с масштабом в 10 миллиардов параметров. Тем не менее, массовое обучение крупных моделей в отрасли сталкивается с проблемой нехватки высокопроизводительных GPU. Высокие затраты на вычислительную мощность и отсутствие вычислительных ресурсов и финансирования становятся самыми насущными проблемами в отрасли.

Недостаток высококачественных GPU стал общепризнанной проблемой в отрасли. В пик спроса цена на одну видеокарту NVIDIA A100 достигала двух-трех сотен тысяч юаней, а ежемесячная аренда одного сервера A100 возросла до 50-70 тысяч юаней. Тем не менее, даже такая высокая цена не гарантирует получение чипов, некоторые поставщики также сталкивались с ситуациями, когда поставщики нарушали обязательства.

Некоторые высокопрофильные руководители облачных вычислений заявили: "У нас много клиентов, которые хотят высококачественные GPU-ресурсы, но в настоящее время предложение не может полностью удовлетворить широкий рыночный спрос."

В отрасли широко считается, что с интенсивной конкуренцией на рынке крупных моделей, индустрия вернется к рациональности после периода энтузиазма, и компании будут контролировать затраты и корректировать стратегию в зависимости от ожидаемых изменений.

面对 Вычислительная мощность 短缺,企业正在探索多种应对方法:

1. Используйте более качественные данные для повышения эффективности обучения
2. Повышение мощности инфраструктуры, достижение стабильной работы более 1000 калорий в течение длительного времени
3. Оптимизация вычислительной мощности, повышение коэффициента использования
4. Переход от облачной архитектуры к архитектуре суперкомпьютеров снижает затраты
5. Используйте отечественную платформу GPU вместо NVIDIA

Однако эти методы являются огромными проектами для обычных компаний. Поэтому многие алгоритмические команды выбирают сотрудничество с профессиональными поставщиками вычислительной мощности. Для достижения эффекта масштаба требуется кластер GPU на уровне ккал, выбор поставщика вычислительной мощности может снизить предельные затраты.

С учетом распространения искусственного интеллекта, становится жизненно важным обеспечить малым и средним предприятиям удобный и недорогой доступ к вычислительной мощности. Независимо от того, является ли это настоятельной потребностью больших моделей в вычислительной мощности или разнообразными проблемами, которые необходимо решить в приложениях вычислительной мощности, все это подчеркивает, что вычислительная мощность уже стала новой моделью обслуживания.

Суть сервиса вычислительной мощности заключается в обеспечении единого вывода гетерогенной вычислительной мощности с помощью новых вычислительных технологий и интеграции с такими технологиями, как облачные вычисления, большие данные и ИИ. Он включает не только вычислительную мощность, но и интеграцию таких ресурсов, как хранение и сеть, с доставкой услуг в форме API.

В отрасли вычислительной мощности высокие компании предоставляют базовые ресурсы, средние компании отвечают за производство и поставку вычислительной мощности, а низшие компании являются пользователями услуг вычислительной мощности. Чем выше сервисные способности средних компаний, тем ниже порог для пользователей, что способствует более широкому развитию вычислительной мощности.

В настоящее время основными моделями收费 для вычислительных услуг являются почасовая оплата и подписка на год или месяц. Отрасль также продвигает "интеграцию вычислений и сети", поддерживая распределение ресурсов между различными архитектурами, регионами и поставщиками услуг.

С ростом потребности в высокопроизводительных вычислениях больших моделей, услуги вычислительной мощности быстро формируют уникальную индустриальную цепочку и бизнес-модели. Хотя в настоящее время существует нехватка высококлассных GPU и высокие затраты на вычислительную мощность, это лишь временное явление. В долгосрочной перспективе, сервис вычислительной мощности является определенной тенденцией, и поставщикам услуг необходимо заранее подготовиться к изменениям на рынке.