GPU即服务：在AI硬件市场中平衡竞争

随着科技巨头在供应链上的主导地位日益加深，ionstream首席执行官Jeff Hinkle解释了GPU即服务（GPUaaS）和裸金属云如何为初创企业和开发者开放获取重要基础设施的机会。{ width=60% }

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AI的繁荣正在推动对GPU的巨大需求——这已经成为科技生态系统中最受欢迎和最昂贵的组件。大型科技公司正在确保长期供应合同，并建设庞大的新数据中心，导致较小的参与者在获得计算资源方面陷入困境。

要理解这一规模，只需看看埃隆·马斯克的xAI。该公司最近在南西南美密布收购了一处100万平方英尺的物业，以扩大其AI数据中心的布局——这增加了其现有的孟菲斯站点以及在亚特兰大的新开发项目。2025年，xAI计划将其NVIDIA GPU阵列的规模扩大十倍，从10万增加到100万。

他们并非孤例。Meta、OpenAI、微软等主要参与者也在积极投资基础设施。结果是：前所未有的需求、不断上升的价格和供应瓶颈。就在上个月，OpenAI首席执行官Sam Altman在X上发帖称公司“缺乏GPU”，推迟了ChatGPT 4.5的发布。

尽管这些投资可能推动进步，但它们也暴露了不平衡。初创企业、研究人员和较小的AI公司常常被置于后列——要么等待数周或数月才能获得高性能硬件的访问权，要么支付高昂的价格以保持竞争力。

重新思考基础设施：为什么部署模型很重要
随着AI模型在规模和复杂性上呈指数级增长，开发者需要与其雄心相匹配的计算能力——而不会让他们的预算承受重大压力。云GPU和GPU即服务（GPUaaS）产品以及裸金属云已成为可访问、灵活的解决方案。

这些服务让公司可以按小时或按天租用GPU资源，而不是购买和维护现场硬件。像ionstream这样的提供商与供应商保持密切关系，帮助客户在供应紧张时获得最新的芯片。例如，NVIDIA的新发布的B200现已通过ionstream以每小时仅需$2.40的价格提供。

GPUaaS和云GPU的优势：

• 按需可扩展的性能——将计算能力与实时需求对齐，避免过度配置和资源浪费。
• 更低的入场财务门槛——一台NVIDIA H200的成本超过$25,000，而按需费率起价为$2.49/小时。
• 更快的上市时间——减少采购延误帮助开发者加速开发、迅速迭代，并保持竞争力。
• 无维护负担——提供商处理基础设施，使团队能够完全专注于构建、训练和扩展模型。

裸金属云：原始动力，完全控制
对于需要专用访问的公司，裸金属云将物理服务器的性能与云基础设施的灵活性相结合。

裸金属解决方案提供：

• 适合延迟敏感或计算密集型工作负载（例如，大规模ML训练）的高吞吐量
• 通过在专用硬件上隔离工作负载来增强安全性
• 操作系统、库和API的完全定制——非常适合高级开发人员和研究团队

这种模型对AI实验室、金融科技创新者和生物技术公司特别有吸引力，因为它们寻求更高的可预测性和控制权，而无需牺牲规模。

编排很重要：Kubernetes与Slurm
随着工作负载在多个集群和GPU之间扩展，编排变得至关重要。两个主要框架——Kubernetes和Slurm——为大规模AI部署提供强大的资源管理。

Kubernetes最佳用于容器化的云环境。它具有自愈能力，自动重新分配工作负载，并支持基于需求的自动扩展。
Slurm在高性能、裸金属环境中表现出色。它在数千个GPU之间调度和分发任务，以优化速度、能源效率和可靠性——特别是在科学研究和深度仿真中。

选择合适的编排工具确保资源得到有效使用，成本在大规模下保持可控。

Ionstream的角色
“AI领域不应由谁拥有最多资金来决定，”ionstream首席执行官Jeff Hinkle表示。“GPU即服务为每一位创新者从灵活的初创公司到学术实验室提供了所需的计算能力，让他们能够竞争。”

ionstream提供由前沿NVIDIA芯片（包括B200、H200、L40S等）驱动的按需GPUaaS和裸金属解决方案。无论您是在扩展大型语言模型、运行复杂的仿真，还是加速洞察的时间，Ionstream的基础设施都是为性能、灵活性和经济性而量身定制的。

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