随着人工智能技术的飞速进步,特别是大型模型如ChatGPT和Sora等,不仅极大地拓宽了我们对AI能力的认知,也在多个领域展现了其革新性的潜力。据麦肯锡的报告预计,到2040年,生成式AI可能为全球经济带来高达4.4万亿美元的增长,这一预测凸显了智能化转型的迫切性和重要性。
尽管AI技术的未来充满希望,但其在实际应用中仍面临不少难题,尤其是智能算力的供应不足、设备异构性问题以及网络连接的复杂性。智能算力的高昂成本一直是限制企业和研究机构发展的瓶颈。高性能GPU等计算硬件的昂贵价格,加上高昂的运营和维护费用,使得算力资源对于许多组织而言变得难以承受。
面对这些挑战,新华三集团的尤学军提出了"算力×联接"的战略,目的是通过技术整合和智能计算效率的提升,解决行业应用中的难题。新华三集团坚持开放的理念,推动算力的多样化和联接的标准化,提供多种CPU和GPU选项,以满足不同用户的需求,并确保供应链的稳定性。此外,通过标准化的联接实现异构GPU的智能计算集群,有助于降低部署和应用成本,促进资源共享,推动整个行业的共同发展。
在这样的大环境下,AIGPUNet等平台的出现,为解决高昂的算力成本问题提供了创新的解决方案。这些平台通过提供算力租赁服务,使企业和个人能够根据自己的具体需求,灵活地租赁算力资源,避免了昂贵的硬件投资和维护费用。这种服务模式类似于云计算,用户可以按需支付费用,既节省了成本又提高了效率。
审核编辑 黄宇
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