Theta EdgeCloud Ra Mắt Cụm GPU Để Tăng Cường Đào Tạo Mô Hình AI

Theta EdgeCloud đã giới thiệu một cải tiến quan trọng bằng cách cho phép người dùng khởi động các cụm GPU, điều cần thiết cho việc đào tạo các mô hình AI lớn. Tính năng mới này cho phép tạo ra các cụm bao gồm nhiều nút GPU cùng loại trong một khu vực cụ thể, tạo điều kiện cho việc giao tiếp trực tiếp giữa các nút với độ trễ tối thiểu. Khả năng này rất quan trọng cho việc đào tạo mô hình AI phân tán, vì nó cho phép xử lý song song trên nhiều thiết bị. Do đó, các tác vụ mà trước đây cần nhiều ngày hoặc tuần để hoàn thành trên một GPU đơn lẻ giờ đây có thể được thực hiện trong vài giờ hoặc thậm chí vài phút, tăng tốc đáng kể chu kỳ phát triển cho các ứng dụng AI.
Việc giới thiệu các cụm GPU không chỉ nâng cao hiệu quả đào tạo mà còn hỗ trợ mở rộng theo chiều ngang, cho phép người dùng linh hoạt thêm nhiều GPU hơn khi cần thiết. Tính linh hoạt này đặc biệt có lợi cho việc đào tạo các mô hình nền lớn hoặc các kiến trúc hàng tỷ tham số vượt quá dung lượng bộ nhớ của một GPU đơn lẻ. Nhu cầu về tính năng này đã được nhiều khách hàng EdgeCloud, bao gồm các tổ chức nghiên cứu AI hàng đầu, lên tiếng, nhấn mạnh tầm quan trọng của nó trong sự tiến hóa liên tục của Theta EdgeCloud như một nền tảng đám mây phi tập trung hàng đầu cho AI, truyền thông và giải trí.
Để bắt đầu với các cụm GPU trên Theta EdgeCloud, người dùng có thể làm theo một quy trình đơn giản gồm ba bước. Điều này bao gồm việc chọn loại máy, chọn khu vực và cấu hình các cài đặt cụm như kích thước và hình ảnh container. Khi cụm đã được tạo, người dùng có thể SSH vào các nút GPU, cho phép họ thực hiện các tác vụ phân tán một cách hiệu quả. Ngoài ra, nền tảng còn cho phép mở rộng theo thời gian thực của cụm GPU, đảm bảo rằng người dùng có thể thích ứng với khối lượng công việc thay đổi một cách liền mạch. Tổng thể, tính năng mới này định vị Theta EdgeCloud như một đối thủ cạnh tranh trong không gian đám mây phi tập trung, đặc biệt cho các ứng dụng dựa trên AI.
Related News





