Daya Komputasi Layanan: Model Bisnis Baru di Era Model Besar
Permintaan besar untuk Daya Komputasi dalam pelatihan model besar sedang mendorong munculnya model bisnis baru - layanan Daya Komputasi. Meskipun saat ini chip GPU kelas atas tidak mencukupi, kekurangan ini hanya bersifat sementara. Dalam jangka panjang, penyedia layanan Daya Komputasi perlu bersiap-siap dan mempersiapkan diri untuk perubahan permintaan pasar.
Saat ini, biaya untuk melatih model bahasa besar sangat tinggi. Sebagai contoh, biaya pelatihan untuk model besar vertikal di bidang meteorologi dapat melebihi 2 juta yuan. Sementara untuk model besar umum, angka ini bisa berlipat seratus kali. Tanpa dukungan dana yang memadai, sangat sulit untuk terus berinvestasi dalam penelitian dan pengembangan model besar.
Menghadapi masalah kekurangan GPU kelas atas, perusahaan-perusahaan di industri ini mencari solusi. Beberapa meningkatkan kualitas data untuk meningkatkan efisiensi pelatihan, beberapa berfokus pada mengoptimalkan infrastruktur untuk mencapai pelatihan skala besar yang lebih stabil, sementara perusahaan lain memilih untuk menggunakan platform lokal sebagai pengganti GPU Nvidia. Bagi sebagian besar tim algoritma, memilih penyedia layanan daya komputasi profesional adalah solusi terbaik.
Inti dari layanan daya komputasi adalah mengemas secara terpadu sumber daya seperti daya komputasi, penyimpanan, dan jaringan, dan menyampaikannya kepada pengguna dalam bentuk API dan sejenisnya. Dalam rantai industri ini, hulu menyediakan sumber daya perangkat keras dasar, tengah bertanggung jawab atas produksi dan penjadwalan daya komputasi, sedangkan hilir adalah pengguna akhir dari berbagai industri. Model ini secara signifikan mengurangi hambatan bagi pengguna untuk menggunakan komputasi berkinerja tinggi.
Saat ini, layanan Daya Komputasi utama menggunakan dua model tarif, yaitu pembayaran berdasarkan penggunaan dan paket tahunan/bulanan. Pengguna dapat memilih instance GPU dengan konfigurasi yang berbeda sesuai kebutuhan, atau menggunakan layanan pembelajaran mesin yang disediakan oleh platform cloud. Di masa depan, layanan Daya Komputasi juga akan berkembang ke arah "integrasi Daya Komputasi dan jaringan", untuk mewujudkan penjadwalan sumber daya yang lebih fleksibel antar wilayah dan penyedia layanan.
Meskipun kekurangan chip GPU kelas atas saat ini menyebabkan persaingan industri yang ketat, situasi ini akan berlalu. Bagi penyedia layanan daya komputasi, yang penting adalah memiliki pandangan jangka panjang dan mempersiapkan diri untuk perubahan permintaan pasar. Setelah gelombang model besar mereda, perusahaan yang dapat dengan cepat menyesuaikan strategi mereka akan mampu mengambil keuntungan di pasar baru ini.
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.
10 Suka
Hadiah
10
4
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
OnchainSniper
· 1jam yang lalu
Jalan keluar untuk memborong kartu grafis datang!
Lihat AsliBalas0
StrawberryIce
· 08-09 23:42
Rebut Daya Komputasi kartu pergi
Lihat AsliBalas0
CoffeeOnChain
· 08-09 23:40
Ada uang untuk membuat model besar, lebih baik Perdagangan Mata Uang Kripto.
Daya Komputasi Layanan: Lautan Biru Baru dan Penataan Jangka Panjang di Era Model Besar
Daya Komputasi Layanan: Model Bisnis Baru di Era Model Besar
Permintaan besar untuk Daya Komputasi dalam pelatihan model besar sedang mendorong munculnya model bisnis baru - layanan Daya Komputasi. Meskipun saat ini chip GPU kelas atas tidak mencukupi, kekurangan ini hanya bersifat sementara. Dalam jangka panjang, penyedia layanan Daya Komputasi perlu bersiap-siap dan mempersiapkan diri untuk perubahan permintaan pasar.
Saat ini, biaya untuk melatih model bahasa besar sangat tinggi. Sebagai contoh, biaya pelatihan untuk model besar vertikal di bidang meteorologi dapat melebihi 2 juta yuan. Sementara untuk model besar umum, angka ini bisa berlipat seratus kali. Tanpa dukungan dana yang memadai, sangat sulit untuk terus berinvestasi dalam penelitian dan pengembangan model besar.
Menghadapi masalah kekurangan GPU kelas atas, perusahaan-perusahaan di industri ini mencari solusi. Beberapa meningkatkan kualitas data untuk meningkatkan efisiensi pelatihan, beberapa berfokus pada mengoptimalkan infrastruktur untuk mencapai pelatihan skala besar yang lebih stabil, sementara perusahaan lain memilih untuk menggunakan platform lokal sebagai pengganti GPU Nvidia. Bagi sebagian besar tim algoritma, memilih penyedia layanan daya komputasi profesional adalah solusi terbaik.
Inti dari layanan daya komputasi adalah mengemas secara terpadu sumber daya seperti daya komputasi, penyimpanan, dan jaringan, dan menyampaikannya kepada pengguna dalam bentuk API dan sejenisnya. Dalam rantai industri ini, hulu menyediakan sumber daya perangkat keras dasar, tengah bertanggung jawab atas produksi dan penjadwalan daya komputasi, sedangkan hilir adalah pengguna akhir dari berbagai industri. Model ini secara signifikan mengurangi hambatan bagi pengguna untuk menggunakan komputasi berkinerja tinggi.
Saat ini, layanan Daya Komputasi utama menggunakan dua model tarif, yaitu pembayaran berdasarkan penggunaan dan paket tahunan/bulanan. Pengguna dapat memilih instance GPU dengan konfigurasi yang berbeda sesuai kebutuhan, atau menggunakan layanan pembelajaran mesin yang disediakan oleh platform cloud. Di masa depan, layanan Daya Komputasi juga akan berkembang ke arah "integrasi Daya Komputasi dan jaringan", untuk mewujudkan penjadwalan sumber daya yang lebih fleksibel antar wilayah dan penyedia layanan.
Meskipun kekurangan chip GPU kelas atas saat ini menyebabkan persaingan industri yang ketat, situasi ini akan berlalu. Bagi penyedia layanan daya komputasi, yang penting adalah memiliki pandangan jangka panjang dan mempersiapkan diri untuk perubahan permintaan pasar. Setelah gelombang model besar mereda, perusahaan yang dapat dengan cepat menyesuaikan strategi mereka akan mampu mengambil keuntungan di pasar baru ini.