Theta EdgeCloud запускает GPU-кластеры для улучшенного обучения AI-моделей

Theta EdgeCloud представила значительное улучшение, позволяя пользователям запускать GPU-кластеры, которые необходимы для обучения крупных AI-моделей. Эта новая функция позволяет создавать кластеры, состоящие из нескольких узлов GPU одного типа в определенном регионе, что облегчает прямую связь между узлами с минимальной задержкой. Эта возможность имеет решающее значение для распределенного обучения AI-моделей, так как она позволяет выполнять параллельную обработку на устройствах. Следовательно, задачи, которые традиционно требовали дней или недель для завершения на одном GPU, теперь могут быть выполнены за часы или даже минуты, значительно ускоряя цикл разработки AI-приложений.
Введение GPU-кластеров не только повышает эффективность обучения, но и поддерживает горизонтальное масштабирование, позволяя пользователям динамически добавлять больше GPU по мере необходимости. Эта гибкость особенно полезна для обучения крупных базовых моделей или архитектур с многомиллиардными параметрами, которые превышают объем памяти одного GPU. Спрос на эту функцию был озвучен множеством клиентов EdgeCloud, включая ведущие исследовательские учреждения в области AI, подчеркивая ее важность в продолжающейся эволюции Theta EdgeCloud как ведущей децентрализованной облачной платформы для AI, медиа и развлечений.
Чтобы начать работу с GPU-кластерами на Theta EdgeCloud, пользователи могут следовать простому трехшаговому процессу. Это включает в себя выбор типа машины, выбор региона и настройку параметров кластера, таких как размер и образ контейнера. После создания кластера пользователи могут подключаться по SSH к узлам GPU, что позволяет им эффективно выполнять распределенные задачи. Кроме того, платформа позволяет в реальном времени масштабировать GPU-кластер, обеспечивая возможность пользователям адаптироваться к изменяющимся нагрузкам без проблем. В целом, эта новая функция позиционирует Theta EdgeCloud как конкурентоспособного игрока в области децентрализованного облака, особенно для приложений на основе AI.
Related News





