“人工智能+”戰(zhàn)略持續(xù)推進(jìn)，AI大模型升級(jí)引爆算力，AI軍備競(jìng)賽正式進(jìn)入白熱化階段。可某互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)卻卡在了算力搭建的第一步：計(jì)算性能“卡脖子”、資源利用率拖后腿、運(yùn)維成本壓得人喘不過(guò)氣。好在億萬(wàn)克及時(shí)出手，為其“量身定制”AI算力方案，穩(wěn)穩(wěn)撐起了堅(jiān)實(shí)的AI算力底座。
傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)搭建AI算力常面臨三大困境：
困境一：計(jì)算性能被“卡脖子”
大模型訓(xùn)練通常涉及海量數(shù)據(jù)處理與復(fù)雜算法運(yùn)算，傳統(tǒng)服務(wù)器計(jì)算性能跟不上，數(shù)據(jù)處理慢，算法運(yùn)算卡，導(dǎo)致迭代周期變長(zhǎng)，產(chǎn)品研發(fā)與業(yè)務(wù)創(chuàng)新被對(duì)手“遙遙領(lǐng)先”。
困境二：資源配置“易僵化”
傳統(tǒng)服務(wù)器部署模式過(guò)于“死板”，現(xiàn)有解決方案難以靈活調(diào)整資源配置，一旦模型規(guī)模變化，算法復(fù)雜度升級(jí)，服務(wù)器就無(wú)法及時(shí)適配，該用的算力不夠，閑置的資源又被浪費(fèi)。
困境三：運(yùn)維成本“藏得深”
服務(wù)器本身價(jià)格往往只是“冰山一角”，真正燒錢(qián)的是“隱身”的運(yùn)維成本，設(shè)備升級(jí)、電力消耗以及機(jī)房維護(hù)等費(fèi)用常常成為壓垮企業(yè)的“最后一根稻草”。
針對(duì)上述算力痛點(diǎn)，億萬(wàn)克從性能、效率、成本三個(gè)維度逐個(gè)擊破：
性能狂飆，大模型訓(xùn)練快人一步
億萬(wàn)克采用自研的G852A7高性能計(jì)算服務(wù)器，搭載10卡全高全長(zhǎng)雙寬GPU，算力爆棚，大幅提升并行計(jì)算能力。多卡協(xié)同工作，大規(guī)模矩陣運(yùn)算、深度學(xué)習(xí)算法加速輕松拿捏，完 美適配大模型訓(xùn)練。同時(shí)配備雙互聯(lián)CPU-Switch、大容量?jī)?nèi)存及高性能存儲(chǔ)，構(gòu)建起高效的計(jì)算硬件平臺(tái)，保障產(chǎn)品迭代快人一步。
資源靈活，軟件優(yōu)化調(diào)配算力
億萬(wàn)克另辟蹊徑，從軟件端發(fā)力：安裝優(yōu)化后的操作系統(tǒng)，搭配新GPU驅(qū)動(dòng)程序，充分釋放10卡GPU性能;針對(duì)TensorFlow、PyTorch等常見(jiàn)深度學(xué)習(xí)框架做定制優(yōu)化，根據(jù)模型需求動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算資源，實(shí)現(xiàn)性能最 大化，資源利用率直接拉滿。
成本減負(fù)，自主運(yùn)維少花“冤枉錢(qián)”
億萬(wàn)克具有成熟的服務(wù)體系，為客戶技術(shù)團(tuán)隊(duì)提供專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)，內(nèi)容涵蓋硬件使用、軟件操作、故障排查等，全流程教明白，提升客戶自主運(yùn)維能力。建立全天候售后響應(yīng)機(jī)制，定期排查故障，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決問(wèn)題，降低設(shè)備故障率。
億萬(wàn)克為該企業(yè)量身定制的方案，通過(guò)全局優(yōu)化設(shè)計(jì)，既能充分挖掘硬件性能，滿足AI大模型訓(xùn)練需求，大幅提升生產(chǎn)效率;又靠軟件優(yōu)化實(shí)現(xiàn)GPU多對(duì)多協(xié)同，降低能源消耗的同時(shí)，減少不必要的硬件采購(gòu)與運(yùn)維成本，為企業(yè)節(jié)省大量資金。
未來(lái)，億萬(wàn)克還會(huì)專(zhuān)注于企業(yè)的真實(shí)需求，持續(xù)輸出適配的解決方案，幫更多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在AI算力賽道上“跑得更快、更穩(wěn)”，把算力優(yōu)勢(shì)變成業(yè)務(wù)創(chuàng)新的“加速度”!
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