io.net Re-poster
105 Bài đăng
io.net Re-poster
The intelligent stack for powering AI workloads | https://t.co/hIYFLxle8l: decentralized GPUs | io.intelligence: inference & agents | https://t.co/EinR91I0wl
0 Đang theo dõi
5 Người theo dõi
2 Đã thích
Bài đăng
Tất cả
Video
64 H100s, 10 ngày.
@awscloud theo nhu cầu: $62,918.
@ionet: $22,886.
Cùng fine-tune. Hai mức giá.
Các hyperscaler giới hạn năng lực bằng các thỏa thuận doanh nghiệp và phê duyệt hạn mức. @ionet lấy GPU nhàn rỗi trên hơn 130+ quốc gia và khởi chạy chỉ trong vài phút.
Đó là sự khác biệt giữa một nền tảng được xây cho những người kiến tạo, và một nền tảng được xây để tối đa hóa lợi nhuận doanh nghiệp.
@awscloud theo nhu cầu: $62,918.
@ionet: $22,886.
Cùng fine-tune. Hai mức giá.
Các hyperscaler giới hạn năng lực bằng các thỏa thuận doanh nghiệp và phê duyệt hạn mức. @ionet lấy GPU nhàn rỗi trên hơn 130+ quốc gia và khởi chạy chỉ trong vài phút.
Đó là sự khác biệt giữa một nền tảng được xây cho những người kiến tạo, và một nền tảng được xây để tối đa hóa lợi nhuận doanh nghiệp.
Hạ tầng AI đang bị hỏng.
Một vài công ty nắm giữ nó. Mọi người khác phải xếp hàng.
IDE thay đổi phương trình.
Đây không chỉ là một mô hình tokenomic mới. Nó là nền tảng cho một kỷ nguyên AI tính toán công bằng, mở và dễ tiếp cận hơn.
Mọi người, ở mọi nơi đều nên có quyền truy cập vào nền kinh tế AI.
@ionet khiến điều đó trở nên khả thi.
Một vài công ty nắm giữ nó. Mọi người khác phải xếp hàng.
IDE thay đổi phương trình.
Đây không chỉ là một mô hình tokenomic mới. Nó là nền tảng cho một kỷ nguyên AI tính toán công bằng, mở và dễ tiếp cận hơn.
Mọi người, ở mọi nơi đều nên có quyền truy cập vào nền kinh tế AI.
@ionet khiến điều đó trở nên khả thi.
15 tỷ đô la mỗi năm.
Đó là số tiền mà @AnthropicAI đang trả cho SpaceX để tính toán.
Số tiền này đủ để trang trải nhu cầu tính toán của hơn 25.000 startup.
Thay vào đó, chi phí hạ tầng cao có nghĩa là chỉ 5-10% các dự án AI có thể vượt qua năm đầu tiên.
Nhưng không nhất thiết phải như vậy.
@ionet giúp các dự án ở mọi quy mô, bất kỳ đâu trên thế giới, có thể tiếp cận ngay lập tức với tính toán với giá thấp hơn tới 70% so với các nhà cung cấp lớn.
Vậy nên nếu ngân sách của dự án của bạn dưới 15 tỷ đô la mỗi năm, chúng tôi có thể giúp đỡ.
Đó là số tiền mà @AnthropicAI đang trả cho SpaceX để tính toán.
Số tiền này đủ để trang trải nhu cầu tính toán của hơn 25.000 startup.
Thay vào đó, chi phí hạ tầng cao có nghĩa là chỉ 5-10% các dự án AI có thể vượt qua năm đầu tiên.
Nhưng không nhất thiết phải như vậy.
@ionet giúp các dự án ở mọi quy mô, bất kỳ đâu trên thế giới, có thể tiếp cận ngay lập tức với tính toán với giá thấp hơn tới 70% so với các nhà cung cấp lớn.
Vậy nên nếu ngân sách của dự án của bạn dưới 15 tỷ đô la mỗi năm, chúng tôi có thể giúp đỡ.
Giá cả. Check.
Tiếp cận. Check.
Đúng vậy, @ionet cho phép bạn khởi động GPU chỉ trong vài giây với chi phí thấp hơn tới 70% so với các nhà cung cấp lớn.
Nhưng, đó chỉ là một phần của câu chuyện.
Khi bạn rời xa tính toán tập trung, bạn cũng gia tăng khả năng phục hồi, tính linh hoạt và bảo mật dữ liệu.
Trong thời điểm bất ổn toàn cầu, những điều này quan trọng hơn bao giờ hết.
CEO @ionet @Gaurav_ionet chia sẻ suy nghĩ của mình về cách mà tính toán phân tán có thể giúp đảm bảo các hệ thống quan trọng vẫn hoạt động, ngay cả khi các trung tâm dữ liệu tập trung gặp sự cố.
Tiếp cận. Check.
Đúng vậy, @ionet cho phép bạn khởi động GPU chỉ trong vài giây với chi phí thấp hơn tới 70% so với các nhà cung cấp lớn.
Nhưng, đó chỉ là một phần của câu chuyện.
Khi bạn rời xa tính toán tập trung, bạn cũng gia tăng khả năng phục hồi, tính linh hoạt và bảo mật dữ liệu.
Trong thời điểm bất ổn toàn cầu, những điều này quan trọng hơn bao giờ hết.
CEO @ionet @Gaurav_ionet chia sẻ suy nghĩ của mình về cách mà tính toán phân tán có thể giúp đảm bảo các hệ thống quan trọng vẫn hoạt động, ngay cả khi các trung tâm dữ liệu tập trung gặp sự cố.
Hầu hết các đội AI không bị giới hạn bởi ý tưởng của họ.
Họ bị giới hạn bởi việc tiếp cận với máy tính.
Dù ý tưởng, đội ngũ hay công nghệ có tuyệt vời đến đâu, nếu bạn không thể tiếp cận được những GPU phù hợp với giá cả phải chăng, dự án của bạn sẽ không thể phát triển.
https://t.co/IjHEvTwGWy cần hàng trăm GPU để hỗ trợ việc tạo hình ảnh thời gian thực quy mô lớn.
Sử dụng hyperscaler có nghĩa là sẽ bị nghiền nát bởi giá cả đám mây truyền thống và các độ trễ trong việc mua sắm.
Nhưng với https://t.co/ZuybGWvjv9, họ đã có thể:
- Giảm chi phí GPU hơn 50%
- Cung cấp nhanh hơn
- Kiểm tra phần cứng mới sớm hơn
- Tiếp tục mở rộng mà không làm chậm tốc độ sản phẩm
Kết quả? Họ đã tăng trưởng từ 14K → 19M người dùng trong một năm.
Họ bị giới hạn bởi việc tiếp cận với máy tính.
Dù ý tưởng, đội ngũ hay công nghệ có tuyệt vời đến đâu, nếu bạn không thể tiếp cận được những GPU phù hợp với giá cả phải chăng, dự án của bạn sẽ không thể phát triển.
https://t.co/IjHEvTwGWy cần hàng trăm GPU để hỗ trợ việc tạo hình ảnh thời gian thực quy mô lớn.
Sử dụng hyperscaler có nghĩa là sẽ bị nghiền nát bởi giá cả đám mây truyền thống và các độ trễ trong việc mua sắm.
Nhưng với https://t.co/ZuybGWvjv9, họ đã có thể:
- Giảm chi phí GPU hơn 50%
- Cung cấp nhanh hơn
- Kiểm tra phần cứng mới sớm hơn
- Tiếp tục mở rộng mà không làm chậm tốc độ sản phẩm
Kết quả? Họ đã tăng trưởng từ 14K → 19M người dùng trong một năm.
Việc làm AI trở nên hợp lý và dễ tiếp cận không chỉ là một ưu tiên, mà là điều cần thiết.
Công nghệ tính toán hợp lý và dễ tiếp cận giúp các đội ngũ có cơ hội công bằng để cạnh tranh, đưa sản phẩm ra thị trường và tạo ra các doanh nghiệp bền vững.
Nếu không có nó, chúng ta sẽ rơi vào một viễn cảnh u ám.
Các công ty giờ đây đang sử dụng phần mềm giám sát để theo dõi từng cú click mà nhân viên thực hiện trên máy tính của họ để đào tạo AI thay thế họ.
Đây là điều xảy ra khi bạn đặt lợi nhuận lên trên con người, cạnh tranh và đổi mới.
@ionet chúng tôi hiểu rõ tầm quan trọng của AI hợp lý và dễ tiếp cận, và đã xây dựng một nền tảng để biến điều đó thành hiện thực. Rẻ hơn 70% so với AWS. Không có danh sách chờ.
Hãy xem Giám đốc Chiến lược Thương hiệu của chúng tôi nói về những lựa chọn trong phát triển AI trong bài viết hôm nay @Independent
Công nghệ tính toán hợp lý và dễ tiếp cận giúp các đội ngũ có cơ hội công bằng để cạnh tranh, đưa sản phẩm ra thị trường và tạo ra các doanh nghiệp bền vững.
Nếu không có nó, chúng ta sẽ rơi vào một viễn cảnh u ám.
Các công ty giờ đây đang sử dụng phần mềm giám sát để theo dõi từng cú click mà nhân viên thực hiện trên máy tính của họ để đào tạo AI thay thế họ.
Đây là điều xảy ra khi bạn đặt lợi nhuận lên trên con người, cạnh tranh và đổi mới.
@ionet chúng tôi hiểu rõ tầm quan trọng của AI hợp lý và dễ tiếp cận, và đã xây dựng một nền tảng để biến điều đó thành hiện thực. Rẻ hơn 70% so với AWS. Không có danh sách chờ.
Hãy xem Giám đốc Chiến lược Thương hiệu của chúng tôi nói về những lựa chọn trong phát triển AI trong bài viết hôm nay @Independent
Khách hàng hyperscaler đang bị ám ảnh bởi chuỗi cung ứng.
Và điều này không có gì ngạc nhiên.
Các công ty AI đang tích trữ GPU hoặc đặt chỗ capacity như một chiến thuật kinh doanh để chống lại đối thủ.
Nhưng các startup và doanh nghiệp không cần hàng tỷ trong tài khoản ngân hàng để tận dụng sức mạnh tính toán nhàn rỗi này.
Với https://t.co/ZuybGWvRkH, bạn có thể bỏ qua nỗi lo về chuỗi cung ứng.
Mạng lưới GPU phi tập trung của chúng tôi mang đến cho bạn quyền truy cập ngay lập tức vào 95% sức mạnh tính toán nhàn rỗi, với giá thấp hơn đến 70% so với các hyperscaler.
Nếu bạn muốn xây dựng và triển khai mà không lo sợ, chúng tôi đã sẵn sàng hỗ trợ bạn.
Triển khai GPU ngay hôm nay, hoặc bất cứ khi nào bạn cần:
Và điều này không có gì ngạc nhiên.
Các công ty AI đang tích trữ GPU hoặc đặt chỗ capacity như một chiến thuật kinh doanh để chống lại đối thủ.
Nhưng các startup và doanh nghiệp không cần hàng tỷ trong tài khoản ngân hàng để tận dụng sức mạnh tính toán nhàn rỗi này.
Với https://t.co/ZuybGWvRkH, bạn có thể bỏ qua nỗi lo về chuỗi cung ứng.
Mạng lưới GPU phi tập trung của chúng tôi mang đến cho bạn quyền truy cập ngay lập tức vào 95% sức mạnh tính toán nhàn rỗi, với giá thấp hơn đến 70% so với các hyperscaler.
Nếu bạn muốn xây dựng và triển khai mà không lo sợ, chúng tôi đã sẵn sàng hỗ trợ bạn.
Triển khai GPU ngay hôm nay, hoặc bất cứ khi nào bạn cần:
Các công ty công nghệ lớn đang sa thải tới 10% lực lượng lao động của họ và đổ lỗi cho AI.
Họ đang chi hàng trăm tỷ đô la cho các trung tâm dữ liệu mới trong khi tới 85% GPU hiện tại đang bị sử dụng không hiệu quả do hạ tầng kém.
Đây không phải là vấn đề nhân sự, mà là hình ảnh của AI khi mọi thứ diễn ra sau cánh cửa đóng kín và được kiểm soát bởi một nhóm công ty.
Đó là AI cho số ít, không phải cho số đông.
Chúng tôi tin vào AI cho số đông, không phải cho số ít.
@ionet làm cho các GPU chưa được sử dụng tối ưu từ khắp nơi trên thế giới trở nên dễ tiếp cận ngay lập tức với mức giá thấp hơn 70% so với các nhà cung cấp lớn, để bất kỳ ai ở bất kỳ đâu có thể xây dựng những sản phẩm tuyệt vời và các doanh nghiệp bền vững.
Họ đang chi hàng trăm tỷ đô la cho các trung tâm dữ liệu mới trong khi tới 85% GPU hiện tại đang bị sử dụng không hiệu quả do hạ tầng kém.
Đây không phải là vấn đề nhân sự, mà là hình ảnh của AI khi mọi thứ diễn ra sau cánh cửa đóng kín và được kiểm soát bởi một nhóm công ty.
Đó là AI cho số ít, không phải cho số đông.
Chúng tôi tin vào AI cho số đông, không phải cho số ít.
@ionet làm cho các GPU chưa được sử dụng tối ưu từ khắp nơi trên thế giới trở nên dễ tiếp cận ngay lập tức với mức giá thấp hơn 70% so với các nhà cung cấp lớn, để bất kỳ ai ở bất kỳ đâu có thể xây dựng những sản phẩm tuyệt vời và các doanh nghiệp bền vững.
Lựa chọn GPU phù hợp cho dự án của bạn không chỉ là việc chọn cái "tốt nhất".
Mà là chọn cái phù hợp. Đúng công việc. Vào thời điểm thích hợp.
Mỗi GPU có tỷ lệ giá/thành phẩm khác nhau. Hiểu cách nhóm chúng cho khối lượng công việc độc đáo của bạn có thể là yếu tố quyết định giữa việc đốt cháy quỹ của bạn, và có đủ tài nguyên để mở rộng dự án của bạn.
Tài liệu cheat sheet GPU cluster mới của chúng tôi giúp bạn thực hiện điều này đúng:
• H100 vs A100 vs L40S (khi nào sử dụng từng loại)
• Cấu hình cluster thực sự hiệu quả
• Kiểm tra mạng + NCCL sanity
• Quy tắc tối ưu hóa chi phí giúp tiết kiệm tiền thật
Xem hướng dẫn đầy đủ tại đây:
Mà là chọn cái phù hợp. Đúng công việc. Vào thời điểm thích hợp.
Mỗi GPU có tỷ lệ giá/thành phẩm khác nhau. Hiểu cách nhóm chúng cho khối lượng công việc độc đáo của bạn có thể là yếu tố quyết định giữa việc đốt cháy quỹ của bạn, và có đủ tài nguyên để mở rộng dự án của bạn.
Tài liệu cheat sheet GPU cluster mới của chúng tôi giúp bạn thực hiện điều này đúng:
• H100 vs A100 vs L40S (khi nào sử dụng từng loại)
• Cấu hình cluster thực sự hiệu quả
• Kiểm tra mạng + NCCL sanity
• Quy tắc tối ưu hóa chi phí giúp tiết kiệm tiền thật
Xem hướng dẫn đầy đủ tại đây:
Theo một nghiên cứu gần đây, việc sử dụng GPU trên các máy chủ doanh nghiệp chỉ đạt 5%.
Đúng vậy, chỉ 5% thôi.
Điều đó có nghĩa là 95% công suất GPU đã được cấp phát nhưng không được sử dụng.
Các nhà cung cấp dịch vụ lớn đang đặt người vào danh sách chờ, chi phí tiếp tục tăng, hàng tỷ đô la đang được chi cho các trung tâm dữ liệu mới và mức sử dụng chỉ đạt 5%.
Có điều gì đó không ổn ở đây. Chúng ta nên tăng cường quyền truy cập vào AI, chứ không phải tích trữ nó.
Đó là lý do tại sao @ionet mang đến cho bạn sự linh hoạt để truy cập vào sức mạnh tính toán giá cả phải chăng khi và theo cách bạn cần bằng cách tổ chức các GPU chưa được sử dụng trên toàn thế giới.
Đúng vậy, chỉ 5% thôi.
Điều đó có nghĩa là 95% công suất GPU đã được cấp phát nhưng không được sử dụng.
Các nhà cung cấp dịch vụ lớn đang đặt người vào danh sách chờ, chi phí tiếp tục tăng, hàng tỷ đô la đang được chi cho các trung tâm dữ liệu mới và mức sử dụng chỉ đạt 5%.
Có điều gì đó không ổn ở đây. Chúng ta nên tăng cường quyền truy cập vào AI, chứ không phải tích trữ nó.
Đó là lý do tại sao @ionet mang đến cho bạn sự linh hoạt để truy cập vào sức mạnh tính toán giá cả phải chăng khi và theo cách bạn cần bằng cách tổ chức các GPU chưa được sử dụng trên toàn thế giới.
Mỹ có 5,427 trung tâm dữ liệu.
Điều này gấp 10 lần so với bất kỳ quốc gia nào khác.
Loại tập trung và tập hợp quyền lực này chỉ mang lại lợi ích cho một số ít, không phải cho nhiều người.
Trong khi các công ty lớn tiếp tục mua lại thị trường, phần lớn các nhà phát triển và công ty khởi nghiệp AI trên thế giới không có quyền truy cập vào các công cụ và tài nguyên mà họ cần để thậm chí cạnh tranh.
Điều này là không ổn. Nó giới hạn cơ hội. Nó giới hạn đổi mới. Và, nó làm cho AI trở nên tồi tệ hơn.
Đó là lý do tại sao chúng tôi xây dựng một nền tảng giúp AI trở nên dễ tiếp cận với mọi người, ở mọi nơi.
Tìm hiểu thêm tại https://t.co/ZuybGWvjv9
Nguồn:
Điều này gấp 10 lần so với bất kỳ quốc gia nào khác.
Loại tập trung và tập hợp quyền lực này chỉ mang lại lợi ích cho một số ít, không phải cho nhiều người.
Trong khi các công ty lớn tiếp tục mua lại thị trường, phần lớn các nhà phát triển và công ty khởi nghiệp AI trên thế giới không có quyền truy cập vào các công cụ và tài nguyên mà họ cần để thậm chí cạnh tranh.
Điều này là không ổn. Nó giới hạn cơ hội. Nó giới hạn đổi mới. Và, nó làm cho AI trở nên tồi tệ hơn.
Đó là lý do tại sao chúng tôi xây dựng một nền tảng giúp AI trở nên dễ tiếp cận với mọi người, ở mọi nơi.
Tìm hiểu thêm tại https://t.co/ZuybGWvjv9
Nguồn:
Các nhà cung cấp dịch vụ điện toán quy mô lớn sẽ sớm kiểm soát 2/3 năng lực trung tâm dữ liệu toàn cầu.
Điều này sẽ cho phép họ kiểm soát thêm quyền truy cập, đặt điều kiện và giá cả mà chỉ loại trừ những công ty lớn nhất, và cuối cùng quyết định ai sẽ tham gia vào cuộc cách mạng AI.
Trừ khi họ không thể.
Các mạng lưới mở như https://t.co/ZuybGWvjv9 đang phản kháng bằng cách cung cấp khả năng tính toán giá cả phải chăng và dễ tiếp cận cho mọi người, ở khắp mọi nơi.
Không có thỏa thuận bí mật. Không có chi phí ẩn. Không có việc kiểm soát quyền truy cập. Minh bạch. Quyền truy cập. Và giá cả thấp hơn 70%.
Tương lai của AI không dành cho số ít, mà dành cho số đông.
https://t.co/ZuybGWvjv9 đang bật đèn sáng.
Điều này sẽ cho phép họ kiểm soát thêm quyền truy cập, đặt điều kiện và giá cả mà chỉ loại trừ những công ty lớn nhất, và cuối cùng quyết định ai sẽ tham gia vào cuộc cách mạng AI.
Trừ khi họ không thể.
Các mạng lưới mở như https://t.co/ZuybGWvjv9 đang phản kháng bằng cách cung cấp khả năng tính toán giá cả phải chăng và dễ tiếp cận cho mọi người, ở khắp mọi nơi.
Không có thỏa thuận bí mật. Không có chi phí ẩn. Không có việc kiểm soát quyền truy cập. Minh bạch. Quyền truy cập. Và giá cả thấp hơn 70%.
Tương lai của AI không dành cho số ít, mà dành cho số đông.
https://t.co/ZuybGWvjv9 đang bật đèn sáng.
Chưa có cơ hội để đọc đầy đủ litepaper tokenomics của @ionet?
Không sao, đây là tóm tắt.
IDE:
→ Thay thế việc phát hành token cố định, lạm phát bằng một mô hình động, dựa trên nhu cầu
→ Cung cấp thu nhập cho nhà cung cấp GPU bằng các khoản thanh toán được nhắm đến USD để loại bỏ sự biến động giá token
→ Đốt ít nhất 50% nguồn cung phát thải còn lại theo thời gian, tạo ra sự khan hiếm thực sự gắn liền với việc sử dụng thực tế
→ Giới thiệu hệ thống két kép bảo vệ các nhà cung cấp trong thời kỳ suy thoái, hấp thụ lượng dư thừa trong thời kỳ tăng trưởng
Tìm hiểu thêm:
Không sao, đây là tóm tắt.
IDE:
→ Thay thế việc phát hành token cố định, lạm phát bằng một mô hình động, dựa trên nhu cầu
→ Cung cấp thu nhập cho nhà cung cấp GPU bằng các khoản thanh toán được nhắm đến USD để loại bỏ sự biến động giá token
→ Đốt ít nhất 50% nguồn cung phát thải còn lại theo thời gian, tạo ra sự khan hiếm thực sự gắn liền với việc sử dụng thực tế
→ Giới thiệu hệ thống két kép bảo vệ các nhà cung cấp trong thời kỳ suy thoái, hấp thụ lượng dư thừa trong thời kỳ tăng trưởng
Tìm hiểu thêm:
Hạ tầng AI được xây dựng cho một số ít, không phải cho nhiều người.
Các thỏa thuận riêng tư được thương lượng sau những cánh cửa đóng kín. Những người chơi lớn nhất trả ít hơn. Mọi người khác phải xếp hàng. Và hầu hết chúng ta bị để lại trong bóng tối.
Nhưng có một cách tốt hơn.
AI không nên là một câu lạc bộ riêng tư mà chỉ một số ít người có thể đủ khả năng. Nó nên là một mạng lưới mở mà mọi người đều có thể truy cập.
Những ý tưởng táo bạo được sinh ra trong ánh sáng. Những ý tưởng hạn chế được sinh ra trong bóng tối. Khi chúng ta xây dựng trong sự minh bạch, chúng ta tạo ra không gian cho sự sáng tạo, hợp tác và đổi mới.
Đèn đã sáng.
Đọc thêm về nó ở đây:
Các thỏa thuận riêng tư được thương lượng sau những cánh cửa đóng kín. Những người chơi lớn nhất trả ít hơn. Mọi người khác phải xếp hàng. Và hầu hết chúng ta bị để lại trong bóng tối.
Nhưng có một cách tốt hơn.
AI không nên là một câu lạc bộ riêng tư mà chỉ một số ít người có thể đủ khả năng. Nó nên là một mạng lưới mở mà mọi người đều có thể truy cập.
Những ý tưởng táo bạo được sinh ra trong ánh sáng. Những ý tưởng hạn chế được sinh ra trong bóng tối. Khi chúng ta xây dựng trong sự minh bạch, chúng ta tạo ra không gian cho sự sáng tạo, hợp tác và đổi mới.
Đèn đã sáng.
Đọc thêm về nó ở đây:
Thời gian phản hồi đã kết thúc cho tokenomics mới của https://t.co/ZuybGWvRkH.
Chúng tôi rất vui mừng chia sẻ rằng phản hồi đã rất tích cực!
Thực tế, điều đó đã giúp truyền cảm hứng cho một thay đổi khác. Nhưng, cái này chúng tôi sẽ giữ lại như một bất ngờ.
Chúng tôi hy vọng bạn có thể chờ đợi thêm vài ngày nữa, vì chúng tôi sẽ phát hành cả hai cùng nhau vào một tuần kể từ hôm nay...
Chúng tôi rất vui mừng chia sẻ rằng phản hồi đã rất tích cực!
Thực tế, điều đó đã giúp truyền cảm hứng cho một thay đổi khác. Nhưng, cái này chúng tôi sẽ giữ lại như một bất ngờ.
Chúng tôi hy vọng bạn có thể chờ đợi thêm vài ngày nữa, vì chúng tôi sẽ phát hành cả hai cùng nhau vào một tuần kể từ hôm nay...
Khả năng nhanh chóng khởi động GPU là quan trọng cho bất kỳ dự án AI nào.
Khả năng mở rộng cũng vậy.
Làn sóng AI tiếp theo không phải là về container, mà là về truy cập ngay lập tức, khả năng mở rộng và tính phải chăng.
Chúng tôi đặt RunPod và https://t.co/ZuybGWvjv9 bên cạnh nhau trong hướng dẫn mới nhất của chúng tôi để xem cách mà việc điều phối GPU của https://t.co/ZuybGWvjv9 giải quyết nhiều thách thức mà các dự án đang phát triển gặp phải.
https://t.co/ZuybGWvjv9 biến hàng ngàn GPU toàn cầu thành một mạng lưới có thể lập trình:
- Cụm ngay lập tức (không có danh sách chờ)
- Độ trễ thấp theo thiết kế
- Tiết kiệm chi phí từ 50–75%
Dành ít thời gian hơn để xây dựng cơ sở hạ tầng của bạn, và nhiều thời gian hơn để xây dựng sản phẩm của bạn.
Khả năng mở rộng cũng vậy.
Làn sóng AI tiếp theo không phải là về container, mà là về truy cập ngay lập tức, khả năng mở rộng và tính phải chăng.
Chúng tôi đặt RunPod và https://t.co/ZuybGWvjv9 bên cạnh nhau trong hướng dẫn mới nhất của chúng tôi để xem cách mà việc điều phối GPU của https://t.co/ZuybGWvjv9 giải quyết nhiều thách thức mà các dự án đang phát triển gặp phải.
https://t.co/ZuybGWvjv9 biến hàng ngàn GPU toàn cầu thành một mạng lưới có thể lập trình:
- Cụm ngay lập tức (không có danh sách chờ)
- Độ trễ thấp theo thiết kế
- Tiết kiệm chi phí từ 50–75%
Dành ít thời gian hơn để xây dựng cơ sở hạ tầng của bạn, và nhiều thời gian hơn để xây dựng sản phẩm của bạn.
Các nhà cung cấp quy mô lớn như AWS, Google và CoreWeave không giải quyết được nút thắt trong việc tính toán AI, mà đang tạo ra nó.
Các nhà cung cấp tập trung làm cho việc tính toán trở nên khó tiếp cận hơn và kém khả năng chi trả hơn cho phần lớn các dự án AI trên toàn thế giới.
Jack Collier, Giám đốc Tăng trưởng và Marketing của https://t.co/ZuybGWvjv9, gần đây đã nói chuyện với https://t.co/ddWnOuETqR về giải pháp thực sự cho vấn đề:
Mở khóa 85% công suất tính toán toàn cầu hiện đang ngồi idle để tạo ra một giải pháp dễ tiếp cận cho 99% các doanh nghiệp không phải là doanh nghiệp lớn.
Đó chính xác là những gì @ionet được xây dựng cho.
Các nhà cung cấp tập trung làm cho việc tính toán trở nên khó tiếp cận hơn và kém khả năng chi trả hơn cho phần lớn các dự án AI trên toàn thế giới.
Jack Collier, Giám đốc Tăng trưởng và Marketing của https://t.co/ZuybGWvjv9, gần đây đã nói chuyện với https://t.co/ddWnOuETqR về giải pháp thực sự cho vấn đề:
Mở khóa 85% công suất tính toán toàn cầu hiện đang ngồi idle để tạo ra một giải pháp dễ tiếp cận cho 99% các doanh nghiệp không phải là doanh nghiệp lớn.
Đó chính xác là những gì @ionet được xây dựng cho.
Các tác nhân AI không thể triển khai và quản lý sức mạnh tính toán của chính mình, giống như những chiếc xe tự hành không thể tự cắm điện.
Chúng là tự động. Đến một mức độ nào đó.
https://t.co/ZuybGWvjv9’s mới Agent Cloud đang di chuyển điểm đó.
Agent Cloud cung cấp cho các tác nhân quyền tự chủ hoàn toàn để mua, triển khai và quản lý tài nguyên tính toán khi họ cần và theo cách họ cần.
Tìm hiểu thêm tại:
Chúng là tự động. Đến một mức độ nào đó.
https://t.co/ZuybGWvjv9’s mới Agent Cloud đang di chuyển điểm đó.
Agent Cloud cung cấp cho các tác nhân quyền tự chủ hoàn toàn để mua, triển khai và quản lý tài nguyên tính toán khi họ cần và theo cách họ cần.
Tìm hiểu thêm tại:
Ngày giải phóng.
Dành cho các đại lý.
https://t.co/ZuybGWvjv9 vừa ra mắt Agent Cloud, một cách mới cho các đại lý và con người của họ, để tự động hóa hoàn toàn quy trình làm việc.
Các đại lý giờ đây có thể tăng giảm tài nguyên tính toán họ cần với sự tự chủ hoàn toàn, và không cần sự tham gia của con người.
Tìm hiểu thêm tại:
Dành cho các đại lý.
https://t.co/ZuybGWvjv9 vừa ra mắt Agent Cloud, một cách mới cho các đại lý và con người của họ, để tự động hóa hoàn toàn quy trình làm việc.
Các đại lý giờ đây có thể tăng giảm tài nguyên tính toán họ cần với sự tự chủ hoàn toàn, và không cần sự tham gia của con người.
Tìm hiểu thêm tại:
Tất cả chúng ta đều biết rằng có sự thiếu hụt chip lớn.
Vậy tại sao Nvidia lại ra mắt những tính năng mà không ai muốn, trong khi đa số các dự án AI đang vật lộn để có được sức mạnh tính toán mà họ cần?
Giám đốc Chiến lược Thương hiệu của chúng tôi đã chỉ ra điều này trong một cuộc phỏng vấn gần đây:
"Trong khi thế giới trò chơi tranh luận xem đồ họa AI mới của Nvidia có phải là “AI thừa thãi” hay không, thì có một câu hỏi lớn hơn: tại sao công ty GPU hàng đầu thế giới lại đầu tư vào những tính năng thẩm mỹ khi chúng ta đang ở giữa một cuộc khủng hoảng tính toán?"
Kiểm tra bài viết đầy đủ tại đây:
Vậy tại sao Nvidia lại ra mắt những tính năng mà không ai muốn, trong khi đa số các dự án AI đang vật lộn để có được sức mạnh tính toán mà họ cần?
Giám đốc Chiến lược Thương hiệu của chúng tôi đã chỉ ra điều này trong một cuộc phỏng vấn gần đây:
"Trong khi thế giới trò chơi tranh luận xem đồ họa AI mới của Nvidia có phải là “AI thừa thãi” hay không, thì có một câu hỏi lớn hơn: tại sao công ty GPU hàng đầu thế giới lại đầu tư vào những tính năng thẩm mỹ khi chúng ta đang ở giữa một cuộc khủng hoảng tính toán?"
Kiểm tra bài viết đầy đủ tại đây:
Đăng nhập để khám phá thêm nội dung