AI算力/智能算力集群的構(gòu)建和運(yùn)營(yíng)是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，這對(duì)于許多企業(yè)和組織來(lái)說(shuō)是一項(xiàng)巨大的挑戰(zhàn)，因?yàn)樗鼈冃枰度氪罅康馁Y金、基礎(chǔ)設(shè)施和團(tuán)隊(duì)人員來(lái)支持這些計(jì)算需求。
用戶需要根據(jù)業(yè)務(wù)的變化進(jìn)行敏捷的資源調(diào)整和使用策略制定，實(shí)現(xiàn)更高的效率，從而降低訓(xùn)練和推理的成本。
用戶需要根據(jù)業(yè)務(wù)的變化進(jìn)行敏捷的資源調(diào)整和使用策略制定，實(shí)現(xiàn)更高的效率，從而降低訓(xùn)練和推理的成本。
算力集群模式允許多個(gè)客戶共享同一集群的算力資源，通過(guò)邏輯隔離和分配的方式實(shí)現(xiàn)資源動(dòng)態(tài)分配，從容應(yīng)對(duì)高實(shí)時(shí)、高并發(fā)的海量計(jì)算及算力調(diào)用。世紀(jì)互聯(lián)提供卓越的底層基礎(chǔ)設(shè)施交付和運(yùn)營(yíng)支持，幫助客戶實(shí)現(xiàn)成本效益的最大化。此外，結(jié)合眾多生態(tài)合作伙伴能力，構(gòu)建多樣化的生態(tài)市場(chǎng)，滿足用戶多樣、靈活、普惠的算力需求。
|極大地簡(jiǎn)化部署成本，無(wú)需投入大量人力、物力進(jìn)行復(fù)雜的基礎(chǔ)設(shè)施搭建
|能夠?qū)崿F(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化環(huán)境的快速部署，為客戶提供穩(wěn)定且一致的運(yùn)行環(huán)境
|模型即插即用，無(wú)需進(jìn)行繁瑣的配置和調(diào)試，可助力業(yè)務(wù)快速上線。
|無(wú)論是新業(yè)務(wù)快速上線，還是高效開發(fā)，都可利用 GPU算力集群在最短的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)，提升工作效率和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力
|提供卓越的底層基礎(chǔ)設(shè)施交付和運(yùn)營(yíng)支持
|專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)確?；A(chǔ)設(shè)施的穩(wěn)定可靠，降低因硬件故障等問(wèn)題帶來(lái)的業(yè)務(wù)中斷風(fēng)險(xiǎn)
|通過(guò)共享集群模式和專業(yè)的運(yùn)營(yíng)管理，幫助客戶實(shí)現(xiàn)成本效益的最大化
|只需根據(jù)實(shí)際使用量支付費(fèi)用，有效降低了一次性投入和運(yùn)營(yíng)成本
|構(gòu)建多樣化的生態(tài)市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)面向行業(yè)、用戶的 BaaS、SaaS 平臺(tái)化服務(wù)
|為 B 端和 C 端用戶提供多樣化的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)解決方案，涵蓋大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練
|豐富的生態(tài)服務(wù)不斷推動(dòng)創(chuàng)新，為用戶帶來(lái)更多價(jià)值。
人工智能憑借神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)框架以及算法優(yōu)化等領(lǐng)域的重大突破實(shí)現(xiàn)了快速發(fā)展。對(duì)于擁有超大規(guī)模參數(shù)量的大語(yǔ)言模型及MoE模型來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練與微調(diào)、模型推理等關(guān)鍵環(huán)節(jié)均需要高效的并行計(jì)算能力、極高的GPU互聯(lián)帶寬以及低延遲的顯存和網(wǎng)絡(luò)支持。世紀(jì)互聯(lián)的GPU算力集群由數(shù)千個(gè)主流高性能計(jì)算單元構(gòu)成，在智能計(jì)算領(lǐng)域具有強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)。
圖像視頻渲染需要GPU具備高效渲染性能、強(qiáng)大并行計(jì)算能力及優(yōu)化的渲染過(guò)程，以滿足不同渲染任務(wù)及AI模型運(yùn)算需求。在高分辨率和高幀率支持、光線跟蹤技術(shù)實(shí)現(xiàn)、專業(yè)應(yīng)用軟件加速及AI應(yīng)用多任務(wù)處理方面，圖像視頻渲染對(duì)GPU有較高要求。世紀(jì)互聯(lián)GPU算力集群可提供高效渲染性能與強(qiáng)大并行計(jì)算能力，能有效滿足圖像視頻渲染周期性強(qiáng)、非持續(xù)性任務(wù)等需求。
小型教育機(jī)構(gòu)、科研院所需要進(jìn)行研究和教學(xué)相關(guān)的計(jì)算任務(wù)，如AI、數(shù)據(jù)科學(xué)課程的實(shí)驗(yàn)和項(xiàng)目，但沒有固定的自建算力資源，世紀(jì)互聯(lián)GPU算力集群用其強(qiáng)大的并行處理能力，服務(wù)于AI訓(xùn)練/推理、科學(xué)計(jì)算、圖形圖像處理、視頻編解碼等場(chǎng)景，提供超強(qiáng)的并行計(jì)算能力，有效緩解計(jì)算壓力，提升業(yè)務(wù)效率與競(jìng)爭(zhēng)力。
定制集群模式主要面向有大規(guī)模GPU算力需求的企業(yè)。通常具有特定的、高強(qiáng)度的計(jì)算需求，需要大量的GPU資源來(lái)支持其業(yè)務(wù)或研究活動(dòng)。例如，越來(lái)越大的參數(shù)量模型、MoE模型等，都需要大規(guī)模的GPU來(lái)加載和運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練及推理，因此需要單一集群足夠多數(shù)量的GPU服務(wù)器。
采用NVIDIA的算力產(chǎn)品，同時(shí)利用全球最成熟的企業(yè) AI 開發(fā)平臺(tái) - NVAIE（Nvida AI Enterprise），實(shí)現(xiàn)算力效能的最大化釋放
采用全托管的一站式服務(wù)模式，從計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)到存儲(chǔ)、軟件，均由世紀(jì)互聯(lián)提供專業(yè)的技術(shù)支持。用戶無(wú)需擔(dān)心部署及運(yùn)營(yíng)的復(fù)雜性，充分將精力專注于業(yè)務(wù)
幫助用戶實(shí)現(xiàn)安全、高速的互聯(lián)互通服務(wù)，實(shí)現(xiàn)AIDC和用戶其他公共云、數(shù)據(jù)中心的無(wú)縫互聯(lián)。
通過(guò)專業(yè)的團(tuán)隊(duì)和專業(yè)軟件支持，幫助用戶最大限度提升算力資源利用率，充分發(fā)揮AI算力性能。
隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，自動(dòng)駕駛行業(yè)中傳統(tǒng)的基于策略的模型正逐漸被端到端模型所替代。借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，各個(gè)模型相互串聯(lián)，實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和模式識(shí)別能力，為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供了更為準(zhǔn)確的環(huán)境感知和智能決策支持。世紀(jì)互聯(lián)的 GPU 算力集群在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，為算法的高效運(yùn)行、模型的快速訓(xùn)練與優(yōu)化、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理以及決策支持等方面提供了重要的 IT 基礎(chǔ)設(shè)施。
高性能計(jì)算在物理模擬、天氣預(yù)報(bào)、生物信息計(jì)算、科學(xué)建模等重要領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。它借助并行計(jì)算、分布式計(jì)算和集群計(jì)算等方式，在短時(shí)間內(nèi)處理海量數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)高性能的科學(xué)計(jì)算和工程模擬。AI 處理器憑借其數(shù)千個(gè) CUDA 核心，可提供高達(dá)數(shù)千萬(wàn)億次的浮點(diǎn)運(yùn)算性能，能夠輕松應(yīng)對(duì)龐大的數(shù)據(jù)集和復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，為深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、自然語(yǔ)言處理、圖形圖像處理、科學(xué)模擬等方面提供強(qiáng)大支撐。
金融行業(yè)需快速處理大量交易，投資組合風(fēng)險(xiǎn)管理涉及大量數(shù)學(xué)運(yùn)算，且對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以識(shí)別模式與趨勢(shì)。此外，算法交易、市場(chǎng)預(yù)測(cè)以及客戶行為分析等方面，皆需 GPU 算力的支撐。鑒于 GPU 算力具備高吞吐量和并行處理能力，其在金融領(lǐng)域的需求正日益攀升，尤其在需處理大量數(shù)據(jù)及執(zhí)行復(fù)雜計(jì)算的場(chǎng)景中。
400-651-9966
