GPU即服务：平衡AI硬件市场的竞争
随着技术巨头的主导地位不断巩固，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关键基础设施的通道。
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AI的蓬勃发展引发了对GPU的巨大需求——这已成为技术生态系统中最受欢迎和最昂贵的组件。大型科技公司正在签订长期供应合同并建设大规模的新数据中心，导致小型企业在计算资源的获取上面临挑战。
为了理解这一规模，只需看看埃隆·马斯克的xAI。该公司近期在西南孟菲斯收购了一处100万平方英尺的物业，以扩大其AI数据中心的布局——这还在其现有的孟菲斯场地基础上，以及在亚特兰大新开发的场地。到2025年，xAI希望将其NVIDIA GPU阵列的规模从100,000台扩大十倍，达到100万台。
他们并非唯一。Meta、OpenAI、微软和其他主要参与者正在积极投资基础设施。结果是：前所未有的需求、不断上升的价格以及供应瓶颈。就在上个月，OpenAI首席执行官Sam Altman在X平台上发文称公司“缺乏GPU”，导致ChatGPT 4.5的发布延迟。
尽管这些投资可能推动进展，但它们也暴露出不平衡。初创公司、研究人员和较小的AI公司往往发现自己处于队伍的末端——需要等待数周或数月才能获取高性能硬件，或者支付高得离谱的价格以保持竞争力。
重新思考基础设施：为什么部署模型至关重要
随着AI模型的规模和复杂性呈指数级增长，开发者需要能够与其雄心同步扩展的计算能力，而不是压垮他们的预算。云GPU和GPU即服务（GPUaaS）解决方案以及裸金属云应运而生，成为可获得的灵活解决方案。
这些服务允许公司按小时或按天租用GPU资源，而不是购买并维护现场硬件。像ionstream这样的提供商与供应商保持紧密关系，帮助客户在供应紧张时确保访问最新的芯片。例如，NVIDIA最新发布的B200现已可通过ionstream以低至每小时2.40美元的价格获得。
GPUaaS和云GPU的好处：
- 按需可扩展的性能——使计算能力与实时需求对齐，避免过度配置和浪费。
- 较低的进入财务门槛——单个NVIDIA H200的成本超过25,000美元，但按需价格从每小时2.49美元起。
- 更快的市场推出时间——减少采购延迟，帮助开发者更快地移动，快速迭代并保持竞争力。
- 无维护开销——提供商处理基础设施，团队可以完全专注于构建、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来说，裸金属云结合了物理服务器的性能与云基础设施的灵活性。
裸金属解决方案提供：
- 对于对延迟敏感或计算密集型的工作负载（例如，大规模机器学习训练）的高吞吐量
- 通过将工作负载隔离在专用硬件上提供更强的安全性
- 完全定制操作系统、库和API——非常适合高级开发者和研究团队
这种模型对希望在不牺牲规模的情况下寻求更高可预测性和控制的AI实验室、金融科技创新者和生物技术公司尤其具有吸引力。
编排至关重要：Kubernetes与Slurm
随着工作负载跨多个集群和GPU扩展，编排变得至关重要。两个领先的框架——Kubernetes和Slurm——为大规模AI部署提供强大的资源管理。
Kubernetes最适用于容器化的云环境。它具有自我修复功能，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。它调度并分配工作任务到数千个GPU上，优化速度、能效和可靠性——尤其是在科学研究和深度仿真中。
选择合适的编排工具可确保资源的高效使用，且即使在大规模下也能控制成本。
ionstream的角色
“AI领域不应被财力雄厚的企业所垄断，”ionstream首席执行官Jeff Hinkle表示。“GPU即服务为从灵活的初创企业到学术实验室的每一个创新者提供了所需的计算能力。”
ionstream提供基于最先进的NVIDIA芯片（包括B200、H200、L40S等）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、运行复杂模拟，还是加速洞察时间，Ionstream的基础设施都是为性能、灵活性和经济性而量身打造的。
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