8月4日消息，近日，網(wǎng)宿科技宣布升級推出GPU算力平臺。網(wǎng)宿GPU算力平臺基于網(wǎng)宿廣泛分布的節(jié)點資源，提供高性能GPU算力資源，能顯著提升圖形處理以及浮點運算能力，并具備彈性、低成本、易于使用等特性，可廣泛應(yīng)用于AI大模型訓(xùn)練、AI推理、圖形可視化、視頻處理、云游戲、AIGC等多種應(yīng)用場景。
網(wǎng)宿科技邊緣云平臺部總監(jiān)蘇學(xué)敏表示，此次網(wǎng)宿升級推出全新GPU算力平臺，是公司在算力網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的持續(xù)深化，希望為各行業(yè)的數(shù)智化升級構(gòu)筑強大算力支撐，共同分享AI時代的創(chuàng)新機遇。
眾所周知，伴隨5G、AI、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展，諸如云游戲、元宇宙、VR/AR等新應(yīng)用場景加速照進(jìn)現(xiàn)實，隨之帶來大量的算力需求。而當(dāng)前人工智能大模型的興起，大模型的訓(xùn)練和推理過程進(jìn)一步帶動算力需求爆發(fā)，同時也推動算力需求由通用性CPU算力向高性能GPU算力發(fā)展。
根據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)測，AI時代算力的增長已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了摩爾定律每18個月翻番的速率，預(yù)計到2030年全球超算算力將達(dá)到0.2ZFLOPS，平均年增速超過34%。而中國信通院發(fā)布的報告顯示，2022年我國GPU智能算力規(guī)模近乎翻倍，達(dá)到268EFLOPS，超過通用算力規(guī)模，預(yù)計未來5年我國智能算力規(guī)模的年復(fù)合增長率為52.3%。
在巨大的算力需求下，業(yè)內(nèi)廠商意識到誰能提供真正的高性能GPU，誰就能贏得市場、掌握未來。而依托海量資源與深厚技術(shù)能力，網(wǎng)宿科技已經(jīng)布局其中。
據(jù)悉，網(wǎng)宿邊緣GPU算力平臺具備四大優(yōu)勢，一是提供邊緣就近接入，顯著降低時延；二是依托廣泛分布的節(jié)點優(yōu)勢，實現(xiàn)邊緣GPU資源覆蓋全球主流區(qū)域；三是靈活彈性，實現(xiàn)按需使用算力資源、優(yōu)化成本；四是提供強大計算性能，在處理復(fù)雜的計算任務(wù)、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和高性能計算等方面表現(xiàn)出色。
蘇學(xué)敏介紹，網(wǎng)宿GPU算力平臺實現(xiàn)了從IaaS、PaaS、SaaS層的全面覆蓋，目前已經(jīng)在AI大模型訓(xùn)練、邊緣渲染、邊緣推理、轉(zhuǎn)碼、云游戲、AIGC文生圖、虛擬人等場景落地。
以AI大規(guī)模訓(xùn)練場景為例，AI訓(xùn)練涉及大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜的計算任務(wù)，需要大量的計算資源和數(shù)據(jù)存儲空間，對硬件和基礎(chǔ)設(shè)施提出巨大挑戰(zhàn)，且成本居高不下。傳統(tǒng)的CPU服務(wù)器存在效率瓶頸，已然無法滿足快速迭代和實時決策的需求。
網(wǎng)宿GPU算力平臺的并行計算能力使其能夠同時處理多個數(shù)據(jù)和模型，充分利用硬件資源，可以在較短的時間內(nèi)訓(xùn)練更大規(guī)模的模型、處理更多的數(shù)據(jù)，從而提高訓(xùn)練的效率。同時，網(wǎng)宿GPU算力平臺提供靈活的計算實例類型和規(guī)模選擇，使客戶可以根據(jù)實際需求進(jìn)行擴展或縮減，無需投資于昂貴的硬件設(shè)備，即實現(xiàn)成本最優(yōu)。
而在離用戶更近的場景中，包括虛擬人、云游戲等都對實時渲染提出超高要求，網(wǎng)宿GPU算力平臺采用邊緣就近推流、私有協(xié)議推流，可以降低時延、保證安全穩(wěn)定，并且利用GPU的強大并行計算能力和先進(jìn)的圖形渲染技術(shù)，可以實現(xiàn)高質(zhì)量、逼真的渲染效果，幫助客戶提升應(yīng)用的用戶體驗與市場競爭力。
“每一次顛覆性應(yīng)用從興起走向大規(guī)模落地，背后都需要技術(shù)作為助推，網(wǎng)宿希望一如既往扮演好技術(shù)橋梁的角色，賦能客戶實現(xiàn)創(chuàng)新應(yīng)用的快速落地?！碧K學(xué)敏表示。
值得注意的是，在AI算力催化下，GPU市場規(guī)模正爆發(fā)式增長。根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)顯示，全球GPU市場規(guī)模在2021年達(dá)到了約250億美元，預(yù)計到2026年將達(dá)到550億美元，年復(fù)合增長率（CAGR）為17%。增長主要得益于人工智能和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)Ω咝阅苡嬎阗Y源的旺盛需求，此外，隨著AI技術(shù)的普及，越來越多的企業(yè)和研究機構(gòu)開始加大對GPU的投資，進(jìn)一步推動了市場的擴張。
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