- Domov
- >
- Oblak
- >
- Storitev GPU v oblaku
- >
Storitev GPU v oblaku
2025-12-04 16:26Tencent Cloud GPU Cloud Server je visokozmogljiv izdelek v oblaku z grafičnimi procesorji (GPU), osredotočen na izjemne zmogljivosti vzporednega računalništva. Namenjen je zagotavljanju stabilnega in učinkovitega računalništva v oblaku z umetno inteligenco za scenarije, kot so umetna inteligenca, znanstveno računalništvo in upodabljanje grafike. Služi tudi kot osrednja infrastruktura, ki podpira strežnike za učenje modelov umetne inteligence in delovanje grafičnih procesorjev LLM. Kot referenčni izdelek v kategoriji visokozmogljivih oblačnih grafičnih procesorjev je strežnik GPU Cloud Server opremljen z vrhunskimi grafičnimi procesorji, kot so NVIDIA Tesla T4, V100 in A100, v kombinaciji z visokozmogljivimi procesorji Intel Xeon in konfiguracijami z veliko pomnilniško zmogljivostjo. To v celoti sprosti potencial računalništva v oblaku z umetno inteligenco in zadovoljuje ogromne računske zahteve strežnikov za učenje modelov umetne inteligence za scenarije, kot sta učenje globokega učenja in sklepanje. Poleg tega zagotavlja nizko zakasnitev in visoko prepustnost računske podpore za grafične procesorje LLM, kar skrajša kompleksne naloge učenja modelov z nekaj ur na nekaj minut.
Njegove ključne prednosti vključujejo uvajanje osnovnih okolij z enim klikom, podporo za samodejno namestitev gonilnikov GPU, CUDA in cuDNN, kar znatno znižuje oviro pri uvajanju strežnikov za usposabljanje modelov umetne inteligence. Njegova sposobnost elastičnega skaliranja omogoča dinamično prilagajanje virov glede na poslovne vrhove in padce, s čimer se prilagaja spreminjajočim se računskim potrebam grafičnih procesorjev LLM. Ponuja tudi raznolike rešitve za shranjevanje, kot sta shranjevanje blokov v oblaku in shranjevanje objektov (COS), skupaj z visokohitrostnim omrežjem 100G RDMA za zagotavljanje učinkovitosti prenosa in shranjevanja podatkov. Ne glede na to, ali gre za obsežno obdelavo podatkov pri avtonomni vožnji, moderiranje vsebin umetne inteligence za pretakanje iger ali upodabljanje za posebne učinke filmov in televizije, strežnik GPU Cloud Server s strojno močjo visokozmogljivega oblaka GPU in celovitimi rešitvami postaja prednostna izbira v scenarijih računalništva v oblaku umetne inteligence, saj zagotavlja stabilno delovanje strežnikov za usposabljanje modelov umetne inteligence in grafičnih procesorjev LLM.
Pogosto zastavljena vprašanja
V: Katere ključne prednosti dosega Tencent Cloudovo računalništvo v oblaku z umetno inteligenco prek strežnika GPU Cloud Server, kar omogoča stabilno podporo za dolgoročno delovanje grafičnih procesorjev LLM in strežnikov za usposabljanje modelov umetne inteligence?
A: Tencent Cloudov AI Cloud Compute, zgrajen na strežniku GPU Cloud Server, vzpostavlja tri ključne prednosti, ki celovito zadovoljujejo operativne potrebe grafičnih procesorjev LLM in strežnikov za usposabljanje modelov umetne inteligence. Prvič, prednost strojne konfiguracije visokozmogljivega oblaka GPU: profesionalni čipi GPU, ki so del strežnikov GPU Cloud, imajo ogromne logične računalniške enote, ki zagotavljajo robustne vzporedne računalniške zmogljivosti. To postavlja trdne temelje za kompleksne izračune grafičnih procesorjev LLM in obsežno obdelavo podatkov strežnikov za usposabljanje modelov umetne inteligence. Drugič, enostavnost uvajanja, delovanja in vzdrževanja: podpira namestitev gonilnikov GPU in sorodnih komponent z enim klikom, s čimer odpravlja ročno konfiguracijo in znatno zmanjšuje operativne stroške strežnikov za usposabljanje modelov umetne inteligence. Tretjič, celovit ekosistem in varnostni zaščitni ukrepi: strežnik GPU Cloud Server se globoko integrira s sistemom za shranjevanje objektov COS in turbo visokozmogljivim shranjevanjem datotek Turbo, kar zadovoljuje ogromne potrebe po shranjevanju podatkov grafičnih procesorjev LLM. Ponuja tudi zaščitne funkcije, kot so varnostne skupine in šifrirana prijava, kar zagotavlja varnost podatkov strežnikov za usposabljanje modelov umetne inteligence. Zaradi teh prednosti lahko računalništvo v oblaku z umetno inteligenco, ki ga zagotavljajo strežniki v oblaku z grafičnimi procesorji (GPU), doseže učinkovito, stabilno in varno delovanje ter se prilagodi različnim scenarijem z visoko obremenitvijo.
V: Ko strežniki za usposabljanje modelov umetne inteligence uporabljajo grafične procesorje LLM, katere nenadomestljive prednosti prilagajanja ponuja izbira strežnika Tencent Cloud GPU Cloud Server kot ponudnika visokozmogljivih grafičnih procesorjev v oblaku?
A: Ključna prednost izbire strežnika Tencent Cloud GPU Cloud Server kot nosilca visokozmogljivih GPU Cloud je v njegovi globoki prilagodljivosti tako strežnikom za usposabljanje modelov umetne inteligence kot grafičnim procesorjem LLM. Prvič, ponuja bogato izbiro vrst instanc. Za različne potrebe strežnikov za usposabljanje modelov umetne inteligence ponuja različne razrede instanc, kot sta GN10Xp (primeren za obsežno usposabljanje) in GN7 (primeren za scenarije sklepanja), kar omogoča natančno ujemanje različnih računskih zahtev grafičnih procesorjev LLM med fazami usposabljanja in sklepanja. Drugič, stabilnost njegovega računalništva v oblaku umetne inteligence je izjemna. Strežniki GPU Cloud delujejo v podatkovnih centrih ravni T3+ in uporabljajo strategijo shranjevanja s tremi replikami ter rešitve za obnovo po katastrofah med regijami, kar zagotavlja zanesljivost podatkov in neprekinjeno poslovanje za strežnike za usposabljanje modelov umetne inteligence. Nenazadnje so rešitve zrele. Tencent Cloud je optimiziral omrežno arhitekturo in zmogljivost shranjevanja za grafične procesorje LLM. V kombinaciji s storitvami, kot je GooseFS za pospeševanje podatkov, zmanjšuje zakasnitev prenosa podatkov. Zagotavlja tudi podporo celotne verige od uvajanja instanc in usposabljanja modelov do shranjevanja rezultatov, kar strežnikom za usposabljanje modelov umetne inteligence omogoča, da se osredotočijo na inovacije v osrednjem poslovanju, ne da bi se morali skrbeti za osnovne operacije. Zaradi teh prednosti prilagajanja je strežnik GPU Cloud optimalna izbira v scenarijih visokozmogljivega GPU Cloud za podporo delovanja strežnikov za učenje modelov umetne inteligence in grafičnih procesorjev LLM.
V: Kako strežnik GPU Cloud kot osrednji nosilec visokozmogljivega GPU Clouda natančno ustreza računskim potrebam strežnikov za usposabljanje modelov umetne inteligence in grafičnih procesorjev LLM?
A: Z izkoriščanjem svoje zmogljive vzporedne računalniške arhitekture strežnik GPU Cloud v celoti sprosti računanje v oblaku umetne inteligence (AI Cloud Compute), kar se popolnoma ujema z visokimi računskimi zahtevami strežnikov za usposabljanje modelov umetne inteligence in grafičnih procesorjev LLM. Za strežnike za usposabljanje modelov umetne inteligence zagotavlja visoko zmogljive instance, kot je GN10Xp, opremljene z 8 grafičnimi procesorji NVIDIA Tesla V100, ki podpirajo porazdeljeno usposabljanje z več vozlišči in več grafičnimi procesorji za učinkovito obdelavo ogromnih naborov podatkov za usposabljanje. Za grafične procesorje LLM konfiguracija strežnika GPU Cloud z veliko video pomnilnika in visoko pasovno širino zmanjšuje računska ozka grla med delovanjem modela. V kombinaciji s pospeševalnim mehanizmom TACO Kit, ki ga je razvil Tencent Cloud, dodatno izboljša učinkovitost sklepanja in učenja velikih jezikovnih modelov. Hkrati funkcija elastičnega skaliranja visoko zmogljivega računanja v oblaku GPU omogoča dinamično prilagajanje virov glede na kompleksnost modela, kar zagotavlja, da se računanje v oblaku umetne inteligence dodeli na zahtevo. To zadovolji tako trajnostno računsko moč strežnikov za usposabljanje modelov umetne inteligence kot tudi visoke računske zahteve grafičnih procesorjev LLM.
V: Katere ključne prednosti dosega Tencent Cloudovo računalništvo v oblaku z umetno inteligenco prek strežnika GPU Cloud Server, kar omogoča stabilno podporo za dolgoročno delovanje grafičnih procesorjev LLM in strežnikov za usposabljanje modelov umetne inteligence?
A: Tencent Cloudov AI Cloud Compute, zgrajen na strežniku GPU Cloud Server, vzpostavlja tri ključne prednosti, ki celovito zadovoljujejo operativne potrebe grafičnih procesorjev LLM in strežnikov za usposabljanje modelov umetne inteligence. Prvič, prednost strojne konfiguracije visokozmogljivega oblaka GPU: profesionalni čipi GPU, ki so del strežnikov GPU Cloud, imajo ogromne logične računalniške enote, ki zagotavljajo robustne vzporedne računalniške zmogljivosti. To postavlja trdne temelje za kompleksne izračune grafičnih procesorjev LLM in obsežno obdelavo podatkov strežnikov za usposabljanje modelov umetne inteligence. Drugič, enostavnost uvajanja, delovanja in vzdrževanja: podpira namestitev gonilnikov GPU in sorodnih komponent z enim klikom, s čimer odpravlja ročno konfiguracijo in znatno zmanjšuje operativne stroške strežnikov za usposabljanje modelov umetne inteligence. Tretjič, celovit ekosistem in varnostni zaščitni ukrepi: strežnik GPU Cloud Server se globoko integrira s sistemom za shranjevanje objektov COS in turbo visokozmogljivim shranjevanjem datotek Turbo, kar zadovoljuje ogromne potrebe po shranjevanju podatkov grafičnih procesorjev LLM. Ponuja tudi zaščitne funkcije, kot so varnostne skupine in šifrirana prijava, kar zagotavlja varnost podatkov strežnikov za usposabljanje modelov umetne inteligence. Zaradi teh prednosti lahko računalništvo v oblaku z umetno inteligenco, ki ga zagotavljajo strežniki v oblaku z grafičnimi procesorji (GPU), doseže učinkovito, stabilno in varno delovanje ter se prilagodi različnim scenarijem z visoko obremenitvijo.
V: Ko strežniki za usposabljanje modelov umetne inteligence uporabljajo grafične procesorje LLM, katere nenadomestljive prednosti prilagajanja ponuja izbira strežnika Tencent Cloud GPU Cloud Server kot ponudnika visokozmogljivih grafičnih procesorjev v oblaku?
A: Ključna prednost izbire strežnika Tencent Cloud GPU Cloud Server kot nosilca visokozmogljivih GPU Cloud je v njegovi globoki prilagodljivosti tako strežnikom za usposabljanje modelov umetne inteligence kot grafičnim procesorjem LLM. Prvič, ponuja bogato izbiro vrst instanc. Za različne potrebe strežnikov za usposabljanje modelov umetne inteligence ponuja različne razrede instanc, kot sta GN10Xp (primeren za obsežno usposabljanje) in GN7 (primeren za scenarije sklepanja), kar omogoča natančno ujemanje različnih računskih zahtev grafičnih procesorjev LLM med fazami usposabljanja in sklepanja. Drugič, stabilnost njegovega računalništva v oblaku umetne inteligence je izjemna. Strežniki GPU Cloud delujejo v podatkovnih centrih ravni T3+ in uporabljajo strategijo shranjevanja s tremi replikami ter rešitve za obnovo po katastrofah med regijami, kar zagotavlja zanesljivost podatkov in neprekinjeno poslovanje za strežnike za usposabljanje modelov umetne inteligence. Nenazadnje so rešitve zrele. Tencent Cloud je optimiziral omrežno arhitekturo in zmogljivost shranjevanja za grafične procesorje LLM. V kombinaciji s storitvami, kot je GooseFS za pospeševanje podatkov, zmanjšuje zakasnitev prenosa podatkov. Zagotavlja tudi podporo celotne verige od uvajanja instanc in usposabljanja modelov do shranjevanja rezultatov, kar strežnikom za usposabljanje modelov umetne inteligence omogoča, da se osredotočijo na inovacije v osrednjem poslovanju, ne da bi se morali skrbeti za osnovne operacije. Zaradi teh prednosti prilagajanja je strežnik GPU Cloud optimalna izbira v scenarijih visokozmogljivega GPU Cloud za podporo delovanja strežnikov za učenje modelov umetne inteligence in grafičnih procesorjev LLM.
V: Kako strežnik GPU Cloud kot osrednji nosilec visokozmogljivega GPU Clouda natančno ustreza računskim potrebam strežnikov za usposabljanje modelov umetne inteligence in grafičnih procesorjev LLM?
A: Z izkoriščanjem svoje zmogljive vzporedne računalniške arhitekture strežnik GPU Cloud v celoti sprosti računanje v oblaku umetne inteligence (AI Cloud Compute), kar se popolnoma ujema z visokimi računskimi zahtevami strežnikov za usposabljanje modelov umetne inteligence in grafičnih procesorjev LLM. Za strežnike za usposabljanje modelov umetne inteligence zagotavlja visoko zmogljive instance, kot je GN10Xp, opremljene z 8 grafičnimi procesorji NVIDIA Tesla V100, ki podpirajo porazdeljeno usposabljanje z več vozlišči in več grafičnimi procesorji za učinkovito obdelavo ogromnih naborov podatkov za usposabljanje. Za grafične procesorje LLM konfiguracija strežnika GPU Cloud z veliko video pomnilnika in visoko pasovno širino zmanjšuje računska ozka grla med delovanjem modela. V kombinaciji s pospeševalnim mehanizmom TACO Kit, ki ga je razvil Tencent Cloud, dodatno izboljša učinkovitost sklepanja in učenja velikih jezikovnih modelov. Hkrati funkcija elastičnega skaliranja visoko zmogljivega računanja v oblaku GPU omogoča dinamično prilagajanje virov glede na kompleksnost modela, kar zagotavlja, da se računanje v oblaku umetne inteligence dodeli na zahtevo. To zadovolji tako trajnostno računsko moč strežnikov za usposabljanje modelov umetne inteligence kot tudi visoke računske zahteve grafičnih procesorjev LLM.