即时 GPU，无限的人工智能：GMI Cloud 推出按需 GPU 云产品
Why managing AI risk presents new challenges
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The difficult of using AI to improve risk management
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How to bring AI into managing risk
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Pros and cons of using AI to manage risks
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Benefits and opportunities for risk managers applying AI
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随着各行各业加速采用人工智能，各公司在获取创新所需的 GPU 资源方面遇到了前所未有的障碍。高额首付、长期合同和数月的交货期使许多人无法实现人工智能创新。但是今天，GMI Cloud正在通过推出按需GPU云产品来改变这种格局，该产品提供对顶级NVIDIA GPU的即时、可扩展且经济实惠的访问。
满足全球计算需求的多功能可选：
当前全球对人工智能计算能力的需求激增，要求各公司在访问GPU的方法上采取战略性态度。在快速变化的环境中，组织被要求支付25-50％的首付款，并签署一份为期3年的合同，承诺在6-12个月内获得对预留GPU基础设施的访问权限。
尽管预留的裸机/私有云解决方案对于基础模型训练或持续推理等大规模 AI 计划和项目来说无疑是有价值的，但并不适合所有用例。某些企业，尤其是初创企业，并不总是具备预算或长期预测能力来承诺安装大型 GPU。他们需要根据应用程序要求灵活地向上或向下扩展。同样，企业数据科学团队通常需要敏捷性来快速试验、原型设计和评估 AI 应用程序。
GMI 云按需 GPU
GMI Cloud 致力于通过提高顶级 GPU 计算的可访问性来推动创新。今天，我们正在推出一款按需GPU云产品，该产品提供了所需的解决方案，使组织能够绕过漫长的交付周期，无需签订长期合同即可访问GPU资源。我们已经看到了公司因无法有效访问 GPU 而感到沮丧。可访问性目前是许多公司创新的主要障碍——我们建立了GMI Cloud Onemand，以消除这个问题。按需模型非常适合需要即时短期访问一两个实例以执行需要高计算能力的项目（例如快速原型设计或模型微调）的用户。GMI 云按需提供对NVIDIA H100计算资源的几乎即时访问，并且除了我们的预留私有云显卡外，还提供了额外的可选性。
GMI Cloud 按需模式的好处
- 增加了灵活性：几乎可以立即向上或向下扩展 GPU 资源，无需长期承诺或首付。
- 无忧部署：使用我们专业预建的 docker 镜像库，一键启动容器，轻松部署 AI 模型。我们减少了设置环境的时间和复杂性，使您的团队能够专注于创新而不是基础架构。
- 云原生编排：利用 NVIDIA 软件和 Kubernetes 集成，从控制平面到管理 API，无缝管理和扩展 AI 工作负载。我们提供可扩展性和灵活性，使您的业务能够在不影响性能的情况下快速适应不断变化的需求。
技术特点和优点：
NVIDIA 软件堆栈集成：
GMI Cloud 的按需 GPU 云产品包括全面的 NVIDIA 软件堆栈，可实现无缝部署和推理：
- TensorRT：针对 NVIDIA GPU 进行了优化的高性能深度学习推理库。TensorRT 加速了跨不同框架的模型推断，显著减少了实时应用程序的延迟。
- NVIDIA Triton 推理服务器：一款开源推理服务软件，支持多个框架，包括 TensorFlow、PyTorch、ONNX 和 OpenVINO。Triton 允许部署集合、动态批处理和模型优化以实现高效推理。
- NVIDIA NGC 容器：从 NGC 目录访问预建的 NVIDIA GPU 优化容器。包括视觉、自然语言处理、语音和推荐系统的模型和容器。
Kubernetes 编排：
GMI Cloud 的 Kubernetes 管理平台为 ML 工作负载提供可扩展的编排
- 多租户和隔离：Kubernetes 命名空间和资源配额确保安全隔离和高效的资源分配。
- 自动扩展：水平容器自动扩展 (HPA) 根据工作负载需求动态调整 Pod 副本的数量。
- GPU 资源调度：通过 Kubernetes 设备插件为 NVIDIA GPU 提供原生支持，确保最佳 GPU 利用率和调度。
推理模型部署：
GMI Cloud 的按需 GPU 云产品简化了各种模型的部署和推理：
- LLaMa 3：对不同的 lLaMa 3 模型大小进行微调和推断，参数范围从 8B 到 70B 不等。
- Mixtral 8x7B：部署 Mixtral，这是一款专为并行推理而设计的多 LLM 集成。
- 稳定扩散：使用 Stable Diffusion 最先进的扩散模型高效生成高质量的图像。
- Gemma 8x16B：对谷歌的大规模 Gemma 模型的推理支持，针对并行推理服务进行了优化。
按需 GPU 用例
初创企业和研究人员：
- 早期创业公司：快速原型 AI 项目并根据牵引力扩展 GPU 资源，无需长期合同或大量资本投资。
- 机器学习研究人员：使用灵活的即用即付定价来尝试新的模型、算法和技术，非常适合短期或不可预测的工作负载。
- 微调专家：优化和微调 lLaMa 3、Mixtral 和 Gemma 等模型，无需设置私有基础设施的开销。
企业数据科学团队：
- 数据科学家和分析师：利用几乎即时的 GPU 访问对 AI 应用程序进行原型设计、评估和扩展，从而实现敏捷的实验和测试。
- 截止日期紧迫的人工智能团队：加快模型训练和推理，同时避免数月交付周期和长期承诺造成的延迟。
- 私有云补充：使用按需实例来补充现有的私有云基础架构，为突发工作负载提供溢出容量。
机器学习从业者和 DevOps 工程师：
- 机器学习工程师：使用预配置的 NVIDIA 软件堆栈环境高效部署和推断稳定扩散、Mixtral 和 Triton 等模型。
- 开发运营团队：利用 Kubernetes 编排和 GPU 调度、命名空间隔离和自动扩展来简化机器学习工作流程。
- 模型部署专家：与 NVIDIA Triton、TensorRT 和 NGC 容器的无缝集成可确保对各种人工智能模型进行无忧推断。
入门：
GMI Cloud提供极具竞争力的价格，每小时4.39美元，可在14天内按需访问NVIDIA H100 GPU。参观 gmicloud.ai 访问我们的按需 GPU 云并释放无限的 AI 潜力。
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每小时 GPU 2.50 美元
