GPU工作“我喜欢钓鱼”，Baoland AI智能计算机平台

2025年7月18日，在人工智能时代，大型模型的发展导致对智能计算机功率的需求发生了巨大爆炸。但是，企业的计算机能源管理已陷入三个主要挑战：此期间的使用率不少于20％。发票是分散的，很难跟踪成本的所有权。扩展只能取决于购买新硬件，而灵活性是一个问题。当计算机功率短而昂贵时，这绝对是一个很大的浪费。那么，如何有效利用计算机电源呢？由Baoland（688058）启动的智能计算机平台AI帮助每个GPU打破了其价值的100％，并帮助用户实现“三个节省”。保持关注，聪明的操作，即释放工程师的手。节省时间并计算“等待一周”等待一个小时。 “ gpu“糟糕”，人们变得“热。” Openai提出D量表方法在2020年。法律表明，大型模型的最终性能与计算，模型参数和培训数据的量密切相关。换句话说，如果您想改善大型模型的功能，则必须不断增加模型参数和培训数据的量。这需要部署大型培训小组。随着集群的规模不断增长，培训成本也成倍增加。自2012年以来，对AI模型培训的计算机能源需求每三四个月增加一倍，据估计，每年训练AI模型所需的计算机功率增加了10倍。您中许多人的担心是，当公司增加对大型模型培训的投资时，他们会遇到常见问题。这意味着使用计算机功率非常低。作为AI数据中心中的中央和更昂贵的计算机资产，GPU的效率直接确定数据中心的一般效率。但是，在办公室，您可以使用键盘使其发疯。就像有些员工在电视上写作一样，但实际上，在看电视节目中，使用“鱼”在GPU工作时使用“ 100％使用”的虚假动作使用“鱼”。一家重要经纪公司的AI公司负责人说：“我们数百张GPU卡的真正使用少于30％，但我们的业务部门仍然需要扩展。”银行工程师说：“当使用Poten ClusterComputer Science的使用可以在高峰时段达到60％时，我们创造的不平等计算机能源的混合平台非常出色。”一些智能计算机中心使用相对落后的服务器或GPU卡，并且缺乏运营思维和市场，并且面向市场的经验，导致资源严重损失。背后的原因是，传统的GPU资源分配模型存在许多问题。首先，使用低计算机功率资源。在大型操作环境中。 GPU分配主要使用独家模式，从而产生空的计算机资源。Accelerators提供了涵盖GPU/ NPU/和几个自我开发芯片的多样化硬件生态系统。几个制造商的团队具有兼容的障碍，这导致高层适应成本的高层应用程序。计算功率调度“ DIDI”版本可在此处找到。 “这就像购买一辆出色的跑车，但我对赛车技术的了解不多。您只能在普通道路上行驶，因为没有职业职业设备可以净化车辆并计划最好的驾驶路线。”从行业专家的角度来看，以前现象的出现不仅是不活动资源的问题，而且是变革的机会问题。.BaolandAI智能计算机平台是一种整合三个中心组件的全面解决方案：计算机组，计算Feedin FeedinG中间件和大型模型工厂。它提供了计算机电源租赁，大型模型，大型模型的API和其他服务的培训和推广。它还提供了大型模型的连续计算机功率，操作以及维护，以确保AI资产的积累和迭代。不仅如此，该平台还专注于在大型模型的应用中解决高度同意的压力和推理服务，这支持对模型进行精细调整，以提高大型模型在现实世界应用中的准确性和有效性。它的目标是在开发和实施大型模型，加速人工智能技术和广泛的应用程序的实施过程中降低业务成本和技术阈值，解决电力瓶颈计算的问题并促进该行业的数字化转型。更具体地说的是Baoland AI智能计算机平台有三种基本技术：第一，黑色超额资源技术。含有虚拟化技术的GPU是“另一种”，多个逻辑卡被卡片划分，这增加了80％+的使用。灵活的账单是免费的，每月模式（长期成本降低） +薪金支付（阵风需求）自由通勤。比较有效性，降低硬件获取成本以及资源浪费的补偿。第二个是能量分配的“最强大脑”，智能调度指挥官的指挥官在几秒钟内占据资源，并确保他们没有断开连接。透明的成本，部门/项目/时间的多维部门，清楚地花费每一分钱。用户目睹了公司的计算机能源成本降低，并大大降低了发票。第三个是一个完整的生命周期管理员：伴游7x24小时。这包括监视计算机功率，操作和维护ANCE，对GPU/网络波动异常的真实时间警报和问题的快速修复。从镜子的隔离到许可证的分类以及AI的资产逃脱，保安人员。操作和维护革命，减少手动干预措施以及对水平的时间故障响应的压缩。有了这种“武器”，人们不需要“赶快生气”。它还将大大降低通知CA的权力成本，预计这将加速行业的数字化转型，同时解决CPU的“捕鱼”问题。