فرضية الاستيلاء على قوة الحوسبة هي أن قوة الحوسبة أصبحت نموذجا تجاريا جديدا. سوف يمر ازدهار نموذج "الخيمياء" على نطاق واسع ، ويجب على مزودي خدمات طاقة الحوسبة اتخاذ الاحتياطات والتحول في الوقت المناسب.
* مصدر الصورة: تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي غير محدود *
باستخدام 40 عاما من بيانات الطقس العالمية ، والتدريب المسبق باستخدام 200 بطاقة GPU ، وفي حوالي شهرين ، تم تدريب نموذج Pangea كبير للأرصاد الجوية مع مئات الملايين من المعلمات.
هذه هي قصة Bi Kaifeng ، الذي تخرج من جامعة Tsinghua لمدة 3 سنوات ، ودرب نموذجا كبيرا.
ومع ذلك ، من وجهة نظر التكلفة ، في ظل الظروف العادية ، تبلغ وحدة معالجة الرسومات 7.8 يوان / ساعة ، وقد تتجاوز تكلفة التدريب لنموذج الأرصاد الجوية Bikaifeng Pangu 2 مليون. لا يزال هذا نموذجا رأسيا كبيرا في مجال الأرصاد الجوية ، وإذا تم تدريبه على نموذج كبير عام ، فقد تكون التكلفة مائة مرة.
وفقا للإحصاءات ، هناك أكثر من 100 نموذج كبير مع 1 مليار معلمة في الصين. ومع ذلك ، فإن النموذج الكبير "Alchemy" المتدفق في الصناعة يواجه مشكلة صعوبة العثور على وحدات معالجة الرسومات المتطورة. تكلفة قوة الحوسبة مرتفعة ، وأصبح نقص قوة الحوسبة والأموال المشكلة الأكثر بديهية أمام الصناعة.
** وحدة معالجة الرسومات المتطورة ، كم ينقصها؟ **
"لا ، بالطبع هناك نقص ، ولكن ماذا يمكننا أن نفعل." صرخ مسؤول تنفيذي كبير في مصنع كبير عندما سئل عما إذا كان يفتقر إلى قوة الحوسبة.
يبدو أن هذا أصبح مشكلة لم تحل من قبل الصناعة ، وقد تم التكهن بسعر NVIDIA A100 في الذروة إلى 200000 يوان ، كما ارتفع سعر الإيجار الشهري لخادم A100 واحد إلى 50000-70000 / شهر. ولكن على الرغم من ذلك ، قد لا يزال السعر المرتفع غير قادر على الحصول على الشريحة ، كما واجه بعض موردي الطاقة الحاسوبية تجارب غريبة يصعب مواجهتها من قبل ، مثل تخطي تذاكر الموردين.
وقال تشو لي جون، وهو مسؤول تنفيذي في صناعة الحوسبة السحابية، بالمثل: "هناك نقص في قوة الحوسبة. لدينا العديد من العملاء الذين يريدون موارد GPU المتطورة ، لكنهم لا يستطيعون تلبية احتياجات السوق الواسعة بالكامل في الوقت الحالي. "
* تم بيع مجموعة الحوسبة عالية الأداء لمزود الخدمة السحابية مع واجهة A100 *
اتضح أن النقص في وحدات معالجة الرسومات المتطورة لم يتم حله في الصناعة على المدى القصير. مع اندلاع النماذج الكبيرة ، نما طلب السوق على قوة الحوسبة بسرعة ، لكن معدل نمو العرض لم يواكب بعد. على الرغم من أن إمداد قوة الحوسبة سيدخل بالتأكيد سوق المشتري من سوق البائع على المدى الطويل ، إلا أنه من غير المعروف كم من الوقت سيستغرق هذا الوقت.
تقوم كل شركة بحساب عدد "البضائع" (وحدات معالجة الرسومات NVIDIA) التي لديهم في أيديهم ، وحتى استخدام هذا للحكم على حصتها في السوق. على سبيل المثال ، إذا كان لديك ما يقرب من 10000 بطاقة في يدك ، وكان السوق 100000 بطاقة في المجموع ، فإن الحصة هي 10٪. "بحلول نهاية العام ، سيكون هناك حوالي 40،000 ، وإذا كان السوق 200،000 ، فمن المحتمل أن يكون 20 في المائة من السوق." أعطى الأشخاص المطلعون على الأمر أمثلة.
من ناحية ، لا يمكنك شراء بطاقة ، من ناحية أخرى ، فإن عتبة التدريب على النماذج الكبيرة ليست سهلة "للبدء" كما تخبز الصناعة. كما ذكر أعلاه ، قد تتجاوز تكلفة التدريب لنموذج الأرصاد الجوية Bikaifeng Pangea 2 مليون. ومع ذلك ، تجدر الإشارة إلى أن نموذج الأرصاد الجوية Bikaifeng Pangu هو نموذج عمودي كبير تم تدريبه على أساس نموذج Pangu العام الكبير ، ومعلماته هي مئات الملايين. إذا كنت ترغب في تدريب نموذج كبير للأغراض العامة باستخدام معلمات مقياس المليار أو أكبر ، فقد تكون التكلفة أعلى بعشر مرات أو مائة مرة.
"في الوقت الحاضر ، أكبر حجم استثماري في التدريب ، وبدون مليارات الاستثمارات الرأسمالية ، من الصعب الاستمرار في صنع نموذج كبير." كشف Qiu Yuepeng ، نائب رئيس مجموعة Tencent ، ومدير العمليات في مجموعة أعمال الصناعة السحابية والذكية ، ورئيس Tencent Cloud.
"اركض بسرعة ، على الأقل حتى تحترق الأموال للحصول على الجولة التالية من" التمويل "." وصف أحد رواد الأعمال النموذج الكبير الحالي "وضع الحرب": "هذا الطريق طريق مسدودإذا لم يكن لديك عشرات المليارات من الدولارات خلفك ، فمن الصعب أن تذهب. "
في هذه الحالة ، فإن وجهة النظر الشائعة في الصناعة هي أنه مع المنافسة في سوق النماذج الكبيرة ، سيتغير السوق أيضا من متعصب إلى عقلاني ، وستتحكم الشركات أيضا في التكاليف وتعدل الاستراتيجيات مع التغييرات المتوقعة.
استجابة إيجابية غير قابلة للحل
إذا لم تكن هناك شروط ، فمن الضروري تهيئة الظروف - يبدو أن هذه هي عقلية الأغلبية بين المشاركين في النموذج الكبير. وكيفية تهيئة الظروف للتعامل مع المشاكل الحقيقية ، كل شركة لديها أيضا العديد من الطرق.
نظرا للنقص في رقائق GPU المتطورة ، ووحدة معالجة الرسومات المتوفرة في السوق الصينية ليست أحدث جيل ، فإن الأداء عادة ما يكون أقل ، لذلك تحتاج الشركات إلى وقت أطول لتدريب الطرز الكبيرة. تبحث هذه الشركات أيضا عن طرق مبتكرة للتعويض عن نقص قوة الحوسبة.
تتمثل إحدى طرق القيام بذلك في استخدام بيانات عالية الجودة للتدريب ، مما يجعل التدريب أكثر كفاءة.
في الآونة الأخيرة ، أخذت أكاديمية تكنولوجيا المعلومات والاتصالات (CAICT) زمام المبادرة في إصدار "تقرير بحثي عن النظام القياسي للنموذج الصناعي الكبير وهندسة القدرات" ، والذي ذكر تقييم طبقة البيانات للنماذج الكبيرة. يقترح التقرير أنه من حيث جودة البيانات ، لأنه سيكون له تأثير كبير على تأثير النموذج ، يوصى بإدخال وضع العلامات والتأكيد يدويا ، واختيار نسبة معينة على الأقل من البيانات الأصلية لوضع العلامات ، وذلك لبناء مجموعات بيانات عالية الجودة بشكل جدي.
بالإضافة إلى تقليل تكلفة النماذج الكبيرة من خلال بيانات عالية الجودة ، للصناعة ، وتحسين قدرات البنية التحتية وتحقيق التشغيل المستقر لأكثر من 100000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
"بصفتنا مزود خدمة سحابية ، فإننا نساعد العملاء على بناء بنية تحتية مستقرة وموثوقة. نظرا لأن استقرار بطاقة خادم GPU سيكون ضعيفا ، فإن أي فشل سيقطع التدريب ، مما يؤدي إلى زيادة وقت التدريب الإجمالي. يمكن أن توفر مجموعات الحوسبة عالية الأداء للعملاء خدمات أكثر استقرارا وتقليل وقت التدريب وحل بعض مشكلات طاقة الحوسبة. وقال تشو ليجون.
في الوقت نفسه ، تختبر جدولة الموارد لبطاقة طاقة الحوسبة أيضا القدرة التقنية لمزود الخدمة. وقال شو وي ، رئيس حلول الإنترنت في شرق الصين في Volcano Engine ، ل Titanium Media إن امتلاك موارد بطاقة طاقة الحوسبة هو جانب واحد فقط ، وكيفية جدولة موارد البطاقة ووضعها قيد الاستخدام حقا هي قدرة أساسية وقدرة هندسية أكثر اختبارا. "إن تقسيم البطاقة إلى العديد من البطاقات الصغيرة ومحاولة تحقيق جدولة موزعة ومحسنة يمكن أن يقلل من تكلفة قوة الحوسبة." قال شو وي.
تؤثر الشبكة أيضا على سرعة وكفاءة تدريب النماذج الكبيرة. غالبا ما يكون تدريب النموذج الكبير عبارة عن آلاف البطاقات ، وتوصيل مئات خوادم GPU المطلوبة تكون سرعة الشبكة عالية للغاية ، إذا كانت الشبكة مزدحمة قليلا ، فستكون سرعة التدريب بطيئة جدا ، وتتأثر الكفاءة بشدة. "طالما أن أحد الخوادم يسخن ويتعطل ، فقد تضطر المجموعة بأكملها إلى التوقف وسيتعين إعادة تشغيل مهام التدريب. يتطلب ذلك متطلبات عالية جدا لقدرات التشغيل والصيانة للخدمة السحابية وقدرات استكشاف الأخطاء وإصلاحها. وقال تشيو يويبنغ.
وجد بعض البائعين طريقة أخرى ، وأصبح الانتقال من بنية الحوسبة السحابية إلى بنية الحوسبة الفائقة أيضا وسيلة لتقليل التكاليف ، أي في حالة تلبية احتياجات المستخدم ومهام الحوسبة غير عالية الإنتاجية وسيناريوهات المهام المتوازية ، فإن سحابة الحوسبة الفائقة تبلغ حوالي نصف سعر الحوسبة الفائقة السحابية ، ومن ثم من خلال تحسين الأداء يمكن زيادة استخدام الموارد من 30٪ إلى 60٪.
بالإضافة إلى ذلك ، تختار بعض الشركات المصنعة استخدام المنصات المحلية للتدريب والتفكير في نماذج كبيرة لتحل محل NVIDIA ، والتي يصعب العثور عليها باستخدام بطاقة. "لقد أطلقنا بشكل مشترك جهاز iFLYTEK Spark الكل في واحد مع Huawei ، وهو أمر رائع للغاية أن نكون قادرين على القيام بالتدريب والتفكير على المنصة المحلية. يسعدني بشكل خاص أن أخبركم أن قدرات وحدة معالجة الرسومات من Huawei هي نفسها الآن مثل NVIDIA ، ويعلق Ren Zhengfei أهمية كبيرة عليها ، وقد عمل مديرو Huawei الثلاثة في فئة خاصة من iFLYTEK وجعلوها الآن قابلة للمقارنة مع NVIDIA's A100. قال ليو تشينغ فنغ ، مؤسس ورئيس مجلس إدارة iFLYTEK ، ذات مرة.
كل طريقة من الطرق المذكورة أعلاه هي مشروع كبير نسبيا ، لذلك يصعب على المؤسسات العامة الاجتماع من خلال مراكز البيانات ذاتية البناء ، وتختار العديد من فرق الخوارزميات أكثر الشركات المصنعة للطاقة الحاسوبية احترافا لدعمها. من بينها ، يعد التخزين المتوازي أيضا تكلفة كبيرة ، فضلا عن القدرات التقنية ، وضمانات معدل الفشل المقابلة ، وما إلى ذلك ، وهي أيضا جزء من تكلفة الأجهزة. بالطبع ، حتى ضع في اعتبارك تكلفة كهرباء منطقة توفر IDC ، وتكاليف التشغيل مثل البرامج والنظام الأساسي وتكاليف الموظفين.
فقط مجموعة GPU على مستوى الكيلوكارد سيكون لها تأثير على نطاق واسع ، واختيار مزود خدمة طاقة الحوسبة يعادل القول بأن التكلفة الحدية هي صفر.
كما اقترح سون نينغهوي ، الأكاديمي في الأكاديمية الصينية للهندسة والباحث في معهد تكنولوجيا الحوسبة التابع للأكاديمية الصينية للعلوم ، في خطابه أن AIGC قد تسبب في اندلاع صناعة الذكاء الاصطناعي ، وأن التطبيق الواسع النطاق للتكنولوجيا الذكية لديه مشكلة نموذجية طويلة الذيل ، أي الإدارات القوية ذات القدرات الذكاء الاصطناعي القوية (أمن الشبكات ، تسعة معاهد للأكاديمية التاسعة ومكاتب الأرصاد الجوية ، إلخ) ، ومؤسسات البحث العلمي والشركات الكبيرة والمتوسطة الحجم تمثل فقط حوالي 20 ٪ من الجسم الرئيسي للطلب على طاقة الحوسبة ، و 80 ٪ الأخرى هي شركات صغيرة ومتوسطة الحجم. أو محدودا بارتفاع سعر قوة الحوسبة ، من الصعب الحصول على أرباح التنمية في موجة الذكاء الاصطناعي العصر.
لذلك ، من أجل تحقيق التطبيق الواسع النطاق للتكنولوجيا الذكية ، يتم "الإشادة" بصناعة الذكاء الاصطناعي و "الإشادة" بها ، وهناك حاجة إلى كمية كبيرة من قوة الحوسبة الذكية الرخيصة وسهلة الاستخدام ، بحيث يمكن للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة والمتناهية الصغر أيضا استخدام قوة الحوسبة بشكل مريح ورخيص.
سواء كان الطلب الملح على قوة الحوسبة للنماذج الكبيرة أو المشكلات المختلفة التي تحتاج إلى حل في عملية تطبيق قوة الحوسبة ، فإن التغيير الجديد الذي يجب الانتباه إليه هو أن قوة الحوسبة أصبحت نموذجا جديدا للخدمة في عملية الطلب في السوق وتكرار التكنولوجيا.
**استكشف نموذجا جديدا لخدمة قوة الحوسبة **
ما هي القوة الحاسوبية للنموذج الكبير الذي نمسك به؟ للإجابة عن هذا السؤال، علينا أن نبدأ بخدمة القدرة الحاسوبية.
من حيث الأنواع ، تنقسم قوة الحوسبة إلى قوة حوسبة عامة وقوة حوسبة ذكية وقوة حوسبة فائقة ، وأصبحت قوة الحوسبة هذه خدمة ، وهي نتيجة للمحرك المزدوج للسوق والتكنولوجيا.
يعد تعريف خدمة طاقة الحوسبة في "الورقة البيضاء لخدمة قوة الحوسبة لعام 2023" (المشار إليها فيما يلي باسم "الورقة البيضاء") مجالا جديدا لصناعة قوة الحوسبة يعتمد على قوة الحوسبة المتنوعة ، ويرتبط بشبكة طاقة الحوسبة ، ويهدف إلى توفير قوة حوسبة فعالة.
يتمثل جوهر خدمة قوة الحوسبة في تحقيق مخرجات موحدة لقوة الحوسبة غير المتجانسة من خلال تقنية الحوسبة الجديدة ، والتكامل المتبادل مع السحابة والبيانات الضخمة الذكاء الاصطناعي وغيرها من التقنيات. لا توجد قوة حوسبة في خدمة طاقة الحوسبة فحسب ، بل هي تغليف موحد لقوة الحوسبة والتخزين والشبكة والموارد الأخرى ، ويتم الانتهاء من توصيل طاقة الحوسبة في شكل خدمات (مثل واجهات برمجة التطبيقات).
لفهم هذا ، ستجد أنه عند الاستيلاء على رقائق NVIDIA ، فإن جزءا كبيرا منهم هم مزودو خدمات طاقة الحوسبة ، أي منتجو طاقة الحوسبة. يحتاج مستخدمو الصناعة الذين يتصلون بالفعل بواجهة برمجة تطبيقات طاقة الحوسبة على الواجهة الأمامية فقط إلى طرح متطلبات طاقة الحوسبة المقابلة.
وفقا لتطبيق Titanium Media App ، من منظور جانب البرنامج ، يتم تقسيم كل النماذج الكبيرة المستخدمة من خلال تفاعل البرامج إلى ثلاثة أنواع ، أول استدعاء API للنموذج الكبير ، كل عائلة لديها عرض أسعار ، وفقا لتسوية السعر ؛ والثاني هو امتلاك نموذج صغير ، أو شراء قوة الحوسبة بنفسك ، أو حتى نشرها بنفسك ؛ ثالثا ، يتعاون بائعو النماذج الكبيرة مع بائعي السحابة ، أي السحب المخصصة ، ويدفعون شهريا. "بشكل عام ، هذه هي الثلاثة ، يستخدم Kingsoft Office حاليا بشكل أساسي مكالمات واجهة برمجة التطبيقات ، وقد صنع النموذج الصغير الداخلي منصة جدولة قوة الحوسبة الخاصة به." قال ياو دونغ ، نائب رئيس مكتب Kingsoft ، لتطبيق Titanium Media.
مخطط هيكل سلسلة صناعة التجزئة ، المصدر: الأكاديمية الصينية لتكنولوجيا المعلومات والاتصالات
بمعنى آخر ، في سلسلة صناعة هيكل قوة الحوسبة ، تكمل مؤسسات المنبع بشكل أساسي توفير الموارد الداعمة لخدمات طاقة الحوسبة مثل قوة الحوسبة العامة وقوة الحوسبة الذكية وقوة الحوسبة الفائقة والتخزين والشبكة. على سبيل المثال ، في المعركة من أجل قوة الحوسبة ذات النماذج الكبيرة ، تنتمي NVIDIA إلى إمدادات الموارد الأساسية لطاقة الحوسبة الأولية للصناعة لتزويد الرقائق ، كما يتأثر ارتفاع مخزون الشركات المصنعة للخوادم مثل Inspur Information بطلب السوق.
مؤسسات منتصف الطريق هي في الأساس مزودي الخدمات السحابية ومقدمي خدمات طاقة الحوسبة الجدد ، وتتمثل أدوارهم بشكل أساسي في تحقيق إنتاج طاقة الحوسبة من خلال تنسيق قوة الحوسبة ، وجدولة طاقة الحوسبة ، وتكنولوجيا تداول طاقة الحوسبة ، واستكمال إمداد قوة الحوسبة من خلال واجهات برمجة التطبيقات. مقدمو خدمات طاقة الحوسبة المذكورون أعلاه ، Tencent Cloud ، و Volcano Engine جميعهم في هذا الرابط. كلما كانت قدرة قوة الحوسبة الموجهة نحو الخدمة أقوى لخدمة مؤسسات منتصف الطريق ، انخفضت عتبة جانب التطبيق ، وكلما كانت أكثر ملاءمة لتطوير قوة الحوسبة الشاملة والشاملة في كل مكان.
تعتمد مؤسسات المصب على القدرة الحاسوبية التي توفرها خدمات القدرة الحاسوبية لتوليد وتصنيع خدمات ذات قيمة مضافة ، مثل مستخدمي الصناعة. يحتاج هذا الجزء من المستخدم فقط إلى طرح الطلب ، ويقوم منتج طاقة الحوسبة بتكوين قوة الحوسبة المقابلة وفقا للطلب لإكمال "مهمة قوة الحوسبة" الصادرة عن المستخدم.
هذا له تكلفة ومزايا تقنية أكثر من الشراء الأصلي للخوادم لبناء بيئة طاقة حوسبة نموذجية كبيرة. يجب أن يستدعي تدريب Bi Kaifeng لنموذج Pangu Meteorological Big بشكل مباشر الطبقة الأساسية لنموذج Pangu ، أي خدمة الحوسبة عالية الأداء من HUAWEI CLOUD ، فهل ستكون عملية المؤسسات النموذجية الكبيرة الأخرى تستخدم قوة الحوسبة أو تدفع مقابل قوة الحوسبة مختلفة؟
تكرار نموذج أعمال قوة الحوسبة
ChatGLM هي الدفعة الأولى من النماذج الكبيرة العامة التي تم إطلاقها ، مع استخدام قوة الحوسبة ChatGLM من Zhipu الذكاء الاصطناعي كمثال ، وفقا للمعلومات التي تم الكشف عنها علنا ، يستخدم ChatGLM الذكاء الاصطناعي عددا من مزودي خدمات طاقة الحوسبة الذكاء الاصطناعي السائدة في الصين. "من الناحية النظرية ، يجب أن يكون كل شيء مفيدا." قال أشخاص مطلعون على الأمر إن هذا قد يشمل أيضا مزودي خدمات طاقة الحوسبة المحلية / مزودي الخدمات السحابية.
تعد فواتير الدفع أولا بأول والفوترة الشهرية هي الأوضاع السائدة لخدمة طاقة الحوسبة الحالية ، وهناك نوعان تقريبا من متطلبات الاستخدام ، أحدهما هو اختيار مثيل خدمة طاقة الحوسبة المقابل ، وعلى واجهة الموقع الرسمي لمزود الخدمة السحابية ، يمكنه توفير خوادم GPU عالية الأداء مجهزة بثلاث بطاقات رسومات رئيسية NVIDIA A800 و A100 و V100.
* أنواع بطاقات رسومات GPU عالية الأداء للحوسبة التي يوفرها مزود خدمة الحوسبة *
والآخر هو اختيار منصة خدمة MaaS المقابلة وضبط النموذج الكبير في منصة MaaS. إذا أخذنا سعر نشر منصة Tencent Cloud TI-ONE للدفع أولا بأول كمثال ، فإن تكوين 8C40G V100 \ * 1 هو 20.32 يوان في الساعة ، والذي يمكن استخدامه لرؤية التعلم التلقائي ، والنمذجة القائمة على المهام ، والكمبيوتر المحمول ، والنمذجة المرئية.
في الوقت الحاضر ، تعمل الصناعة أيضا على تعزيز "تكامل الحوسبة والشبكة" لخدمات طاقة الحوسبة ، ومن خلال الحكم الشامل على مهام الحوسبة ، وحالة موارد شبكة الحوسبة ، وغيرها من المعلومات ، يتم تشكيل مخطط تنسيق شبكة الحوسبة الذي يمكن أن يدعم جدولة مزود الخدمة عبر الهندسة المعمارية وعبر المناطق وعبر الخدمات ، ويتم الانتهاء من نشر الموارد ذات الصلة. على سبيل المثال ، طالما قمت بتوفير مبلغ من المال وإيداعه في شبكة طاقة الحوسبة ، يمكن استدعاء الأقسام الموجودة في شبكة طاقة الحوسبة حسب الرغبةوفقا لخصائص التطبيق ، حدد القسم الأنسب ، والأسرع قسما ، والقسم الأكثر فعالية من حيث التكلفة ، ثم قم بالشحن وفقا للمدة ، وقم بخصم الرسوم من الأموال المودعة مسبقا.
وينطبق الشيء نفسه على مزودي الخدمات السحابية ، كمنتج فريد للخدمات السحابية ، مما يمكنهم من المشاركة بسرعة في سلسلة صناعة الطاقة الحاسوبية.
وفقا لبيانات وزارة الصناعة وتكنولوجيا المعلومات ، سيصل الحجم الإجمالي لقوة الحوسبة في الصين إلى 180EFLOPS في عام 2022 ، لتحتل المرتبة الثانية في العالم. اعتبارا من عام 2022 ، وصل حجم صناعة الطاقة الحاسوبية في الصين إلى 1.8 تريليون. لقد سرعت قوة الحوسبة ذات النموذج الكبير بشكل كبير من تطوير صناعة الطاقة الحاسوبية.
أحد الأقوال هو أن خدمة طاقة الحوسبة الحالية هي في الواقع نوع جديد من نموذج "بيع الكهرباء". ومع ذلك ، وفقا لتقسيم العمل المختلف ، قد يحتاج بعض مزودي خدمات الحوسبة إلى مساعدة المستخدمين على القيام بمزيد من تصحيح أخطاء أداء النظام ، وتثبيت البرامج ، وواجب تشغيل الوظيفة على نطاق واسع وتحليل خصائص التشغيل ، أي جزء من أعمال التشغيل والصيانة في الميل الأخير.
مع تطبيع الطلب على الحوسبة عالية الأداء ذات النماذج الكبيرة ، دخلت خدمات قوة الحوسبة ، التي ولدت من الخدمات السحابية ، مجال رؤية الجمهور بسرعة ، وشكلت سلسلة صناعية فريدة ونموذج أعمال. إنه فقط في بداية اندلاع صناعة طاقة الحوسبة بسبب النماذج الكبيرة ، شكل النقص في وحدات معالجة الرسومات المتطورة ، والتكلفة العالية لقوة الحوسبة ، والاستيلاء على "النوى" مشهدا فريدا ينتمي إلى هذا العصر.
"في هذه المرحلة ، الحجم هو من يمكنه الحصول على البطاقة في سلسلة التوريد ، NVIDIA هي ملك الصناعة بأكملها في الوقت الحالي ، ويتم التحكم في جميع الأسواق من قبلها ، وهو الوضع الراهن." أشخاص مطلعون على الأمر. يبدو الأمر كما لو أن من يحصل على البطاقة يمكنه تسليم الأعمال عندما يفوق الطلب العرض.
ولكن ليس الجميع يستحوذون على "البطاقة" ، لأن النقص مؤقت ، وسيتم حل المشكلة دائما. "الشخص الذي يقوم بالبحث على المدى الطويل لا يمتزحه في الواقع ، فقط انتظر لأنه لن يموت. في الوقت الحالي ، لا يوجد سوى مجموعة من الشركات الناشئة التي تحصل على البطاقات ، وتريد التأكد من قدرتها على البقاء حتى العام المقبل. قال الشخص.
في العديد من حالات عدم اليقين ، هناك اتجاه واضح لقوة الحوسبة لتصبح خدمة ، وما يجب على مزودي خدمات طاقة الحوسبة فعله هو الاستعداد لاتخاذ الاحتياطات عندما يعود النموذج الكبير إلى العقلانية وتتغير رياح السوق بسرعة.
ملاحظة: بناء على طلب الشخص الذي تمت مقابلته ، فإن Zhou Lijun هو اسم مستعار.
** (نشرت هذه المقالة لأول مرة Titanium Media APP) **
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
كم عدد المجلدات هو تدريب النموذج الكبير؟ كشف لغز قوة الحوسبة النموذجية الكبيرة
مصدر المقال: التيتانيوم وسائل الإعلام
المؤلف|تشين كونغوي
محرر|غاي هونغدا
باستخدام 40 عاما من بيانات الطقس العالمية ، والتدريب المسبق باستخدام 200 بطاقة GPU ، وفي حوالي شهرين ، تم تدريب نموذج Pangea كبير للأرصاد الجوية مع مئات الملايين من المعلمات.
هذه هي قصة Bi Kaifeng ، الذي تخرج من جامعة Tsinghua لمدة 3 سنوات ، ودرب نموذجا كبيرا.
ومع ذلك ، من وجهة نظر التكلفة ، في ظل الظروف العادية ، تبلغ وحدة معالجة الرسومات 7.8 يوان / ساعة ، وقد تتجاوز تكلفة التدريب لنموذج الأرصاد الجوية Bikaifeng Pangu 2 مليون. لا يزال هذا نموذجا رأسيا كبيرا في مجال الأرصاد الجوية ، وإذا تم تدريبه على نموذج كبير عام ، فقد تكون التكلفة مائة مرة.
وفقا للإحصاءات ، هناك أكثر من 100 نموذج كبير مع 1 مليار معلمة في الصين. ومع ذلك ، فإن النموذج الكبير "Alchemy" المتدفق في الصناعة يواجه مشكلة صعوبة العثور على وحدات معالجة الرسومات المتطورة. تكلفة قوة الحوسبة مرتفعة ، وأصبح نقص قوة الحوسبة والأموال المشكلة الأكثر بديهية أمام الصناعة.
** وحدة معالجة الرسومات المتطورة ، كم ينقصها؟ **
"لا ، بالطبع هناك نقص ، ولكن ماذا يمكننا أن نفعل." صرخ مسؤول تنفيذي كبير في مصنع كبير عندما سئل عما إذا كان يفتقر إلى قوة الحوسبة.
يبدو أن هذا أصبح مشكلة لم تحل من قبل الصناعة ، وقد تم التكهن بسعر NVIDIA A100 في الذروة إلى 200000 يوان ، كما ارتفع سعر الإيجار الشهري لخادم A100 واحد إلى 50000-70000 / شهر. ولكن على الرغم من ذلك ، قد لا يزال السعر المرتفع غير قادر على الحصول على الشريحة ، كما واجه بعض موردي الطاقة الحاسوبية تجارب غريبة يصعب مواجهتها من قبل ، مثل تخطي تذاكر الموردين.
وقال تشو لي جون، وهو مسؤول تنفيذي في صناعة الحوسبة السحابية، بالمثل: "هناك نقص في قوة الحوسبة. لدينا العديد من العملاء الذين يريدون موارد GPU المتطورة ، لكنهم لا يستطيعون تلبية احتياجات السوق الواسعة بالكامل في الوقت الحالي. "
اتضح أن النقص في وحدات معالجة الرسومات المتطورة لم يتم حله في الصناعة على المدى القصير. مع اندلاع النماذج الكبيرة ، نما طلب السوق على قوة الحوسبة بسرعة ، لكن معدل نمو العرض لم يواكب بعد. على الرغم من أن إمداد قوة الحوسبة سيدخل بالتأكيد سوق المشتري من سوق البائع على المدى الطويل ، إلا أنه من غير المعروف كم من الوقت سيستغرق هذا الوقت.
تقوم كل شركة بحساب عدد "البضائع" (وحدات معالجة الرسومات NVIDIA) التي لديهم في أيديهم ، وحتى استخدام هذا للحكم على حصتها في السوق. على سبيل المثال ، إذا كان لديك ما يقرب من 10000 بطاقة في يدك ، وكان السوق 100000 بطاقة في المجموع ، فإن الحصة هي 10٪. "بحلول نهاية العام ، سيكون هناك حوالي 40،000 ، وإذا كان السوق 200،000 ، فمن المحتمل أن يكون 20 في المائة من السوق." أعطى الأشخاص المطلعون على الأمر أمثلة.
من ناحية ، لا يمكنك شراء بطاقة ، من ناحية أخرى ، فإن عتبة التدريب على النماذج الكبيرة ليست سهلة "للبدء" كما تخبز الصناعة. كما ذكر أعلاه ، قد تتجاوز تكلفة التدريب لنموذج الأرصاد الجوية Bikaifeng Pangea 2 مليون. ومع ذلك ، تجدر الإشارة إلى أن نموذج الأرصاد الجوية Bikaifeng Pangu هو نموذج عمودي كبير تم تدريبه على أساس نموذج Pangu العام الكبير ، ومعلماته هي مئات الملايين. إذا كنت ترغب في تدريب نموذج كبير للأغراض العامة باستخدام معلمات مقياس المليار أو أكبر ، فقد تكون التكلفة أعلى بعشر مرات أو مائة مرة.
"في الوقت الحاضر ، أكبر حجم استثماري في التدريب ، وبدون مليارات الاستثمارات الرأسمالية ، من الصعب الاستمرار في صنع نموذج كبير." كشف Qiu Yuepeng ، نائب رئيس مجموعة Tencent ، ومدير العمليات في مجموعة أعمال الصناعة السحابية والذكية ، ورئيس Tencent Cloud.
"اركض بسرعة ، على الأقل حتى تحترق الأموال للحصول على الجولة التالية من" التمويل "." وصف أحد رواد الأعمال النموذج الكبير الحالي "وضع الحرب": "هذا الطريق طريق مسدودإذا لم يكن لديك عشرات المليارات من الدولارات خلفك ، فمن الصعب أن تذهب. "
في هذه الحالة ، فإن وجهة النظر الشائعة في الصناعة هي أنه مع المنافسة في سوق النماذج الكبيرة ، سيتغير السوق أيضا من متعصب إلى عقلاني ، وستتحكم الشركات أيضا في التكاليف وتعدل الاستراتيجيات مع التغييرات المتوقعة.
استجابة إيجابية غير قابلة للحل
إذا لم تكن هناك شروط ، فمن الضروري تهيئة الظروف - يبدو أن هذه هي عقلية الأغلبية بين المشاركين في النموذج الكبير. وكيفية تهيئة الظروف للتعامل مع المشاكل الحقيقية ، كل شركة لديها أيضا العديد من الطرق.
نظرا للنقص في رقائق GPU المتطورة ، ووحدة معالجة الرسومات المتوفرة في السوق الصينية ليست أحدث جيل ، فإن الأداء عادة ما يكون أقل ، لذلك تحتاج الشركات إلى وقت أطول لتدريب الطرز الكبيرة. تبحث هذه الشركات أيضا عن طرق مبتكرة للتعويض عن نقص قوة الحوسبة.
تتمثل إحدى طرق القيام بذلك في استخدام بيانات عالية الجودة للتدريب ، مما يجعل التدريب أكثر كفاءة.
في الآونة الأخيرة ، أخذت أكاديمية تكنولوجيا المعلومات والاتصالات (CAICT) زمام المبادرة في إصدار "تقرير بحثي عن النظام القياسي للنموذج الصناعي الكبير وهندسة القدرات" ، والذي ذكر تقييم طبقة البيانات للنماذج الكبيرة. يقترح التقرير أنه من حيث جودة البيانات ، لأنه سيكون له تأثير كبير على تأثير النموذج ، يوصى بإدخال وضع العلامات والتأكيد يدويا ، واختيار نسبة معينة على الأقل من البيانات الأصلية لوضع العلامات ، وذلك لبناء مجموعات بيانات عالية الجودة بشكل جدي.
بالإضافة إلى تقليل تكلفة النماذج الكبيرة من خلال بيانات عالية الجودة ، للصناعة ، وتحسين قدرات البنية التحتية وتحقيق التشغيل المستقر لأكثر من 100000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
"بصفتنا مزود خدمة سحابية ، فإننا نساعد العملاء على بناء بنية تحتية مستقرة وموثوقة. نظرا لأن استقرار بطاقة خادم GPU سيكون ضعيفا ، فإن أي فشل سيقطع التدريب ، مما يؤدي إلى زيادة وقت التدريب الإجمالي. يمكن أن توفر مجموعات الحوسبة عالية الأداء للعملاء خدمات أكثر استقرارا وتقليل وقت التدريب وحل بعض مشكلات طاقة الحوسبة. وقال تشو ليجون.
في الوقت نفسه ، تختبر جدولة الموارد لبطاقة طاقة الحوسبة أيضا القدرة التقنية لمزود الخدمة. وقال شو وي ، رئيس حلول الإنترنت في شرق الصين في Volcano Engine ، ل Titanium Media إن امتلاك موارد بطاقة طاقة الحوسبة هو جانب واحد فقط ، وكيفية جدولة موارد البطاقة ووضعها قيد الاستخدام حقا هي قدرة أساسية وقدرة هندسية أكثر اختبارا. "إن تقسيم البطاقة إلى العديد من البطاقات الصغيرة ومحاولة تحقيق جدولة موزعة ومحسنة يمكن أن يقلل من تكلفة قوة الحوسبة." قال شو وي.
تؤثر الشبكة أيضا على سرعة وكفاءة تدريب النماذج الكبيرة. غالبا ما يكون تدريب النموذج الكبير عبارة عن آلاف البطاقات ، وتوصيل مئات خوادم GPU المطلوبة تكون سرعة الشبكة عالية للغاية ، إذا كانت الشبكة مزدحمة قليلا ، فستكون سرعة التدريب بطيئة جدا ، وتتأثر الكفاءة بشدة. "طالما أن أحد الخوادم يسخن ويتعطل ، فقد تضطر المجموعة بأكملها إلى التوقف وسيتعين إعادة تشغيل مهام التدريب. يتطلب ذلك متطلبات عالية جدا لقدرات التشغيل والصيانة للخدمة السحابية وقدرات استكشاف الأخطاء وإصلاحها. وقال تشيو يويبنغ.
وجد بعض البائعين طريقة أخرى ، وأصبح الانتقال من بنية الحوسبة السحابية إلى بنية الحوسبة الفائقة أيضا وسيلة لتقليل التكاليف ، أي في حالة تلبية احتياجات المستخدم ومهام الحوسبة غير عالية الإنتاجية وسيناريوهات المهام المتوازية ، فإن سحابة الحوسبة الفائقة تبلغ حوالي نصف سعر الحوسبة الفائقة السحابية ، ومن ثم من خلال تحسين الأداء يمكن زيادة استخدام الموارد من 30٪ إلى 60٪.
بالإضافة إلى ذلك ، تختار بعض الشركات المصنعة استخدام المنصات المحلية للتدريب والتفكير في نماذج كبيرة لتحل محل NVIDIA ، والتي يصعب العثور عليها باستخدام بطاقة. "لقد أطلقنا بشكل مشترك جهاز iFLYTEK Spark الكل في واحد مع Huawei ، وهو أمر رائع للغاية أن نكون قادرين على القيام بالتدريب والتفكير على المنصة المحلية. يسعدني بشكل خاص أن أخبركم أن قدرات وحدة معالجة الرسومات من Huawei هي نفسها الآن مثل NVIDIA ، ويعلق Ren Zhengfei أهمية كبيرة عليها ، وقد عمل مديرو Huawei الثلاثة في فئة خاصة من iFLYTEK وجعلوها الآن قابلة للمقارنة مع NVIDIA's A100. قال ليو تشينغ فنغ ، مؤسس ورئيس مجلس إدارة iFLYTEK ، ذات مرة.
كل طريقة من الطرق المذكورة أعلاه هي مشروع كبير نسبيا ، لذلك يصعب على المؤسسات العامة الاجتماع من خلال مراكز البيانات ذاتية البناء ، وتختار العديد من فرق الخوارزميات أكثر الشركات المصنعة للطاقة الحاسوبية احترافا لدعمها. من بينها ، يعد التخزين المتوازي أيضا تكلفة كبيرة ، فضلا عن القدرات التقنية ، وضمانات معدل الفشل المقابلة ، وما إلى ذلك ، وهي أيضا جزء من تكلفة الأجهزة. بالطبع ، حتى ضع في اعتبارك تكلفة كهرباء منطقة توفر IDC ، وتكاليف التشغيل مثل البرامج والنظام الأساسي وتكاليف الموظفين.
فقط مجموعة GPU على مستوى الكيلوكارد سيكون لها تأثير على نطاق واسع ، واختيار مزود خدمة طاقة الحوسبة يعادل القول بأن التكلفة الحدية هي صفر.
كما اقترح سون نينغهوي ، الأكاديمي في الأكاديمية الصينية للهندسة والباحث في معهد تكنولوجيا الحوسبة التابع للأكاديمية الصينية للعلوم ، في خطابه أن AIGC قد تسبب في اندلاع صناعة الذكاء الاصطناعي ، وأن التطبيق الواسع النطاق للتكنولوجيا الذكية لديه مشكلة نموذجية طويلة الذيل ، أي الإدارات القوية ذات القدرات الذكاء الاصطناعي القوية (أمن الشبكات ، تسعة معاهد للأكاديمية التاسعة ومكاتب الأرصاد الجوية ، إلخ) ، ومؤسسات البحث العلمي والشركات الكبيرة والمتوسطة الحجم تمثل فقط حوالي 20 ٪ من الجسم الرئيسي للطلب على طاقة الحوسبة ، و 80 ٪ الأخرى هي شركات صغيرة ومتوسطة الحجم. أو محدودا بارتفاع سعر قوة الحوسبة ، من الصعب الحصول على أرباح التنمية في موجة الذكاء الاصطناعي العصر.
لذلك ، من أجل تحقيق التطبيق الواسع النطاق للتكنولوجيا الذكية ، يتم "الإشادة" بصناعة الذكاء الاصطناعي و "الإشادة" بها ، وهناك حاجة إلى كمية كبيرة من قوة الحوسبة الذكية الرخيصة وسهلة الاستخدام ، بحيث يمكن للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة والمتناهية الصغر أيضا استخدام قوة الحوسبة بشكل مريح ورخيص.
سواء كان الطلب الملح على قوة الحوسبة للنماذج الكبيرة أو المشكلات المختلفة التي تحتاج إلى حل في عملية تطبيق قوة الحوسبة ، فإن التغيير الجديد الذي يجب الانتباه إليه هو أن قوة الحوسبة أصبحت نموذجا جديدا للخدمة في عملية الطلب في السوق وتكرار التكنولوجيا.
**استكشف نموذجا جديدا لخدمة قوة الحوسبة **
ما هي القوة الحاسوبية للنموذج الكبير الذي نمسك به؟ للإجابة عن هذا السؤال، علينا أن نبدأ بخدمة القدرة الحاسوبية.
من حيث الأنواع ، تنقسم قوة الحوسبة إلى قوة حوسبة عامة وقوة حوسبة ذكية وقوة حوسبة فائقة ، وأصبحت قوة الحوسبة هذه خدمة ، وهي نتيجة للمحرك المزدوج للسوق والتكنولوجيا.
يعد تعريف خدمة طاقة الحوسبة في "الورقة البيضاء لخدمة قوة الحوسبة لعام 2023" (المشار إليها فيما يلي باسم "الورقة البيضاء") مجالا جديدا لصناعة قوة الحوسبة يعتمد على قوة الحوسبة المتنوعة ، ويرتبط بشبكة طاقة الحوسبة ، ويهدف إلى توفير قوة حوسبة فعالة.
يتمثل جوهر خدمة قوة الحوسبة في تحقيق مخرجات موحدة لقوة الحوسبة غير المتجانسة من خلال تقنية الحوسبة الجديدة ، والتكامل المتبادل مع السحابة والبيانات الضخمة الذكاء الاصطناعي وغيرها من التقنيات. لا توجد قوة حوسبة في خدمة طاقة الحوسبة فحسب ، بل هي تغليف موحد لقوة الحوسبة والتخزين والشبكة والموارد الأخرى ، ويتم الانتهاء من توصيل طاقة الحوسبة في شكل خدمات (مثل واجهات برمجة التطبيقات).
لفهم هذا ، ستجد أنه عند الاستيلاء على رقائق NVIDIA ، فإن جزءا كبيرا منهم هم مزودو خدمات طاقة الحوسبة ، أي منتجو طاقة الحوسبة. يحتاج مستخدمو الصناعة الذين يتصلون بالفعل بواجهة برمجة تطبيقات طاقة الحوسبة على الواجهة الأمامية فقط إلى طرح متطلبات طاقة الحوسبة المقابلة.
وفقا لتطبيق Titanium Media App ، من منظور جانب البرنامج ، يتم تقسيم كل النماذج الكبيرة المستخدمة من خلال تفاعل البرامج إلى ثلاثة أنواع ، أول استدعاء API للنموذج الكبير ، كل عائلة لديها عرض أسعار ، وفقا لتسوية السعر ؛ والثاني هو امتلاك نموذج صغير ، أو شراء قوة الحوسبة بنفسك ، أو حتى نشرها بنفسك ؛ ثالثا ، يتعاون بائعو النماذج الكبيرة مع بائعي السحابة ، أي السحب المخصصة ، ويدفعون شهريا. "بشكل عام ، هذه هي الثلاثة ، يستخدم Kingsoft Office حاليا بشكل أساسي مكالمات واجهة برمجة التطبيقات ، وقد صنع النموذج الصغير الداخلي منصة جدولة قوة الحوسبة الخاصة به." قال ياو دونغ ، نائب رئيس مكتب Kingsoft ، لتطبيق Titanium Media.
بمعنى آخر ، في سلسلة صناعة هيكل قوة الحوسبة ، تكمل مؤسسات المنبع بشكل أساسي توفير الموارد الداعمة لخدمات طاقة الحوسبة مثل قوة الحوسبة العامة وقوة الحوسبة الذكية وقوة الحوسبة الفائقة والتخزين والشبكة. على سبيل المثال ، في المعركة من أجل قوة الحوسبة ذات النماذج الكبيرة ، تنتمي NVIDIA إلى إمدادات الموارد الأساسية لطاقة الحوسبة الأولية للصناعة لتزويد الرقائق ، كما يتأثر ارتفاع مخزون الشركات المصنعة للخوادم مثل Inspur Information بطلب السوق.
مؤسسات منتصف الطريق هي في الأساس مزودي الخدمات السحابية ومقدمي خدمات طاقة الحوسبة الجدد ، وتتمثل أدوارهم بشكل أساسي في تحقيق إنتاج طاقة الحوسبة من خلال تنسيق قوة الحوسبة ، وجدولة طاقة الحوسبة ، وتكنولوجيا تداول طاقة الحوسبة ، واستكمال إمداد قوة الحوسبة من خلال واجهات برمجة التطبيقات. مقدمو خدمات طاقة الحوسبة المذكورون أعلاه ، Tencent Cloud ، و Volcano Engine جميعهم في هذا الرابط. كلما كانت قدرة قوة الحوسبة الموجهة نحو الخدمة أقوى لخدمة مؤسسات منتصف الطريق ، انخفضت عتبة جانب التطبيق ، وكلما كانت أكثر ملاءمة لتطوير قوة الحوسبة الشاملة والشاملة في كل مكان.
تعتمد مؤسسات المصب على القدرة الحاسوبية التي توفرها خدمات القدرة الحاسوبية لتوليد وتصنيع خدمات ذات قيمة مضافة ، مثل مستخدمي الصناعة. يحتاج هذا الجزء من المستخدم فقط إلى طرح الطلب ، ويقوم منتج طاقة الحوسبة بتكوين قوة الحوسبة المقابلة وفقا للطلب لإكمال "مهمة قوة الحوسبة" الصادرة عن المستخدم.
هذا له تكلفة ومزايا تقنية أكثر من الشراء الأصلي للخوادم لبناء بيئة طاقة حوسبة نموذجية كبيرة. يجب أن يستدعي تدريب Bi Kaifeng لنموذج Pangu Meteorological Big بشكل مباشر الطبقة الأساسية لنموذج Pangu ، أي خدمة الحوسبة عالية الأداء من HUAWEI CLOUD ، فهل ستكون عملية المؤسسات النموذجية الكبيرة الأخرى تستخدم قوة الحوسبة أو تدفع مقابل قوة الحوسبة مختلفة؟
تكرار نموذج أعمال قوة الحوسبة
ChatGLM هي الدفعة الأولى من النماذج الكبيرة العامة التي تم إطلاقها ، مع استخدام قوة الحوسبة ChatGLM من Zhipu الذكاء الاصطناعي كمثال ، وفقا للمعلومات التي تم الكشف عنها علنا ، يستخدم ChatGLM الذكاء الاصطناعي عددا من مزودي خدمات طاقة الحوسبة الذكاء الاصطناعي السائدة في الصين. "من الناحية النظرية ، يجب أن يكون كل شيء مفيدا." قال أشخاص مطلعون على الأمر إن هذا قد يشمل أيضا مزودي خدمات طاقة الحوسبة المحلية / مزودي الخدمات السحابية.
تعد فواتير الدفع أولا بأول والفوترة الشهرية هي الأوضاع السائدة لخدمة طاقة الحوسبة الحالية ، وهناك نوعان تقريبا من متطلبات الاستخدام ، أحدهما هو اختيار مثيل خدمة طاقة الحوسبة المقابل ، وعلى واجهة الموقع الرسمي لمزود الخدمة السحابية ، يمكنه توفير خوادم GPU عالية الأداء مجهزة بثلاث بطاقات رسومات رئيسية NVIDIA A800 و A100 و V100.
والآخر هو اختيار منصة خدمة MaaS المقابلة وضبط النموذج الكبير في منصة MaaS. إذا أخذنا سعر نشر منصة Tencent Cloud TI-ONE للدفع أولا بأول كمثال ، فإن تكوين 8C40G V100 \ * 1 هو 20.32 يوان في الساعة ، والذي يمكن استخدامه لرؤية التعلم التلقائي ، والنمذجة القائمة على المهام ، والكمبيوتر المحمول ، والنمذجة المرئية.
في الوقت الحاضر ، تعمل الصناعة أيضا على تعزيز "تكامل الحوسبة والشبكة" لخدمات طاقة الحوسبة ، ومن خلال الحكم الشامل على مهام الحوسبة ، وحالة موارد شبكة الحوسبة ، وغيرها من المعلومات ، يتم تشكيل مخطط تنسيق شبكة الحوسبة الذي يمكن أن يدعم جدولة مزود الخدمة عبر الهندسة المعمارية وعبر المناطق وعبر الخدمات ، ويتم الانتهاء من نشر الموارد ذات الصلة. على سبيل المثال ، طالما قمت بتوفير مبلغ من المال وإيداعه في شبكة طاقة الحوسبة ، يمكن استدعاء الأقسام الموجودة في شبكة طاقة الحوسبة حسب الرغبةوفقا لخصائص التطبيق ، حدد القسم الأنسب ، والأسرع قسما ، والقسم الأكثر فعالية من حيث التكلفة ، ثم قم بالشحن وفقا للمدة ، وقم بخصم الرسوم من الأموال المودعة مسبقا.
وينطبق الشيء نفسه على مزودي الخدمات السحابية ، كمنتج فريد للخدمات السحابية ، مما يمكنهم من المشاركة بسرعة في سلسلة صناعة الطاقة الحاسوبية.
وفقا لبيانات وزارة الصناعة وتكنولوجيا المعلومات ، سيصل الحجم الإجمالي لقوة الحوسبة في الصين إلى 180EFLOPS في عام 2022 ، لتحتل المرتبة الثانية في العالم. اعتبارا من عام 2022 ، وصل حجم صناعة الطاقة الحاسوبية في الصين إلى 1.8 تريليون. لقد سرعت قوة الحوسبة ذات النموذج الكبير بشكل كبير من تطوير صناعة الطاقة الحاسوبية.
أحد الأقوال هو أن خدمة طاقة الحوسبة الحالية هي في الواقع نوع جديد من نموذج "بيع الكهرباء". ومع ذلك ، وفقا لتقسيم العمل المختلف ، قد يحتاج بعض مزودي خدمات الحوسبة إلى مساعدة المستخدمين على القيام بمزيد من تصحيح أخطاء أداء النظام ، وتثبيت البرامج ، وواجب تشغيل الوظيفة على نطاق واسع وتحليل خصائص التشغيل ، أي جزء من أعمال التشغيل والصيانة في الميل الأخير.
مع تطبيع الطلب على الحوسبة عالية الأداء ذات النماذج الكبيرة ، دخلت خدمات قوة الحوسبة ، التي ولدت من الخدمات السحابية ، مجال رؤية الجمهور بسرعة ، وشكلت سلسلة صناعية فريدة ونموذج أعمال. إنه فقط في بداية اندلاع صناعة طاقة الحوسبة بسبب النماذج الكبيرة ، شكل النقص في وحدات معالجة الرسومات المتطورة ، والتكلفة العالية لقوة الحوسبة ، والاستيلاء على "النوى" مشهدا فريدا ينتمي إلى هذا العصر.
"في هذه المرحلة ، الحجم هو من يمكنه الحصول على البطاقة في سلسلة التوريد ، NVIDIA هي ملك الصناعة بأكملها في الوقت الحالي ، ويتم التحكم في جميع الأسواق من قبلها ، وهو الوضع الراهن." أشخاص مطلعون على الأمر. يبدو الأمر كما لو أن من يحصل على البطاقة يمكنه تسليم الأعمال عندما يفوق الطلب العرض.
ولكن ليس الجميع يستحوذون على "البطاقة" ، لأن النقص مؤقت ، وسيتم حل المشكلة دائما. "الشخص الذي يقوم بالبحث على المدى الطويل لا يمتزحه في الواقع ، فقط انتظر لأنه لن يموت. في الوقت الحالي ، لا يوجد سوى مجموعة من الشركات الناشئة التي تحصل على البطاقات ، وتريد التأكد من قدرتها على البقاء حتى العام المقبل. قال الشخص.
في العديد من حالات عدم اليقين ، هناك اتجاه واضح لقوة الحوسبة لتصبح خدمة ، وما يجب على مزودي خدمات طاقة الحوسبة فعله هو الاستعداد لاتخاذ الاحتياطات عندما يعود النموذج الكبير إلى العقلانية وتتغير رياح السوق بسرعة.
ملاحظة: بناء على طلب الشخص الذي تمت مقابلته ، فإن Zhou Lijun هو اسم مستعار.
** (نشرت هذه المقالة لأول مرة Titanium Media APP) **