为了消除与硬件采购相关的大量初始投资以及维护物理 GPU 基础设施的固有复杂性，一种被称为 GPU-as-a-Service（GPUaaS，GPU 即服务）的基于云的解决方案应运而生。
GPU 即服务模式为个人和组织提供了按需访问图形处理器的机会，从而促进了高性能计算资源的利用。这种云服务对于部署机器学习应用尤其重要，因为机器学习应用的计算需求通常很大。
大规模 AI 模型通常需要以并行处理任务为特征的大量计算工作量。这对于在边缘高效执行应用至关重要。GPU 即服务模式使小型企业能够实施 AI 系统，而无需承担采购和维护硬件的经济负担。
这项云服务的灵活性允许用户选择最符合其特定工作负载需求的配置，并采用按需付费的定价模式。此外，基于云的 GPU 部署可以快速配置资源，从而加速项目部署并缩短各种应用程序的上市时间。
面向 LLM 的 GPU 即服务
随着人们对大型语言模型 (LLM) 的兴趣日益浓厚，由于其参数规模庞大且架构复杂，训练需要强大的计算能力，而 GPU 在其中扮演着重要的角色。然而，这类 GPU 的持续运行可能会带来高昂的成本。
GPU 即服务 (GPU-as-a-Service) 通过提供对强大 GPU 的按需访问，解决了这一挑战，使组织无需进行大量硬件投资即可训练 LLM。此外，由于训练 LLM 通常需要分布在多个 GPU 上，以处理所涉及的大量数据和计算，因此该模型增强了可扩展性。
GPU 即服务框架的核心是先进的云基础设施和虚拟化技术。这项云服务允许云运营商依靠互联网连接，为多位用户提供几乎任何位置的 GPU 资源访问。鉴于这些 GPU 的虚拟化特性，单个单元可以划分为多个虚拟实例，从而实现多位用户同时使用且互不干扰。
GPU Cloud 和 NeoCloud 之间的区别
- 重点：GPU 云提供适用于各种计算任务的多种 GPU 选项，而 NeoCloud 是 GPU 云的更加以 AI 为中心的版本，专门设计用于提供针对 AI 和机器学习工作负载量身定制的高性能 GPU。
- 定制：传统 GPU 云的定制选项有限，而 NeoCloud 则提供广泛的定制功能，可定制硬件和软件堆栈以满足特定需求。
- 用例：GPU 云的应用范围非常广泛，包括通用 AI 任务。相比之下，NeoCloud 主要专注于大规模 AI 训练和实时边缘推理。
- 服务提供商：著名的GPU 云提供商包括 AWS、Google Cloud 和 Azure，而 NeoCloud 提供商包括 Crusoe、CoreWeave、Nebius Group 和 Lambda。
结论
目前 GPU 即服务市场仍处于早期阶段。在生成式人工智能的蓬勃发展下，企业正在探索各种符合其特定用例且经济高效的 GPU 方案。
在大型语言模型 (LLM) 的新兴阶段，企业尚不确定最佳解决方案。而开源DeepSeek 生成式 AI备受关注，原因在于其开发成本远低于 OpenAI 的 GPT。这其中很大一部分成本节省可能源于 GPU 的高效利用。在日益壮大的生成式 AI 和 LLM 领域中，GPU 即服务 (GPU-as-a-Service) 将扮演怎样的角色，值得关注。
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