AI算力/智能算力集群的構建和運營是一項復雜的系統(tǒng)工程，這對于許多企業(yè)和組織來說是一項巨大的挑戰(zhàn)，因為它們需要投入大量的資金、基礎設施和團隊人員來支持這些計算需求。
用戶需要根據(jù)業(yè)務的變化進行敏捷的資源調(diào)整和使用策略制定，實現(xiàn)更高的效率，從而降低訓練和推理的成本。
用戶需要根據(jù)業(yè)務的變化進行敏捷的資源調(diào)整和使用策略制定，實現(xiàn)更高的效率，從而降低訓練和推理的成本。
算力集群模式允許多個客戶共享同一集群的算力資源，通過邏輯隔離和分配的方式實現(xiàn)資源動態(tài)分配，從容應對高實時、高并發(fā)的海量計算及算力調(diào)用。世紀互聯(lián)提供卓越的底層基礎設施交付和運營支持，幫助客戶實現(xiàn)成本效益的最大化。此外，結合眾多生態(tài)合作伙伴能力，構建多樣化的生態(tài)市場，滿足用戶多樣、靈活、普惠的算力需求。
|極大地簡化部署成本，無需投入大量人力、物力進行復雜的基礎設施搭建
|能夠?qū)崿F(xiàn)標準化環(huán)境的快速部署，為客戶提供穩(wěn)定且一致的運行環(huán)境
|模型即插即用，無需進行繁瑣的配置和調(diào)試，可助力業(yè)務快速上線。
|無論是新業(yè)務快速上線，還是高效開發(fā)，都可利用 GPU算力集群在最短的時間內(nèi)實現(xiàn)業(yè)務目標，提升工作效率和市場競爭力
|提供卓越的底層基礎設施交付和運營支持
|專業(yè)技術團隊確?；A設施的穩(wěn)定可靠，降低因硬件故障等問題帶來的業(yè)務中斷風險
|通過共享集群模式和專業(yè)的運營管理，幫助客戶實現(xiàn)成本效益的最大化
|只需根據(jù)實際使用量支付費用，有效降低了一次性投入和運營成本
|構建多樣化的生態(tài)市場，實現(xiàn)面向行業(yè)、用戶的 BaaS、SaaS 平臺化服務
|為 B 端和 C 端用戶提供多樣化的產(chǎn)品和業(yè)務解決方案，涵蓋大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和模型訓練
|豐富的生態(tài)服務不斷推動創(chuàng)新，為用戶帶來更多價值。
人工智能憑借神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習框架以及算法優(yōu)化等領域的重大突破實現(xiàn)了快速發(fā)展。對于擁有超大規(guī)模參數(shù)量的大語言模型及MoE模型來說，數(shù)據(jù)預處理、模型訓練與微調(diào)、模型推理等關鍵環(huán)節(jié)均需要高效的并行計算能力、極高的GPU互聯(lián)帶寬以及低延遲的顯存和網(wǎng)絡支持。世紀互聯(lián)的GPU算力集群由數(shù)千個主流高性能計算單元構成，在智能計算領域具有強大的優(yōu)勢。
圖像視頻渲染需要GPU具備高效渲染性能、強大并行計算能力及優(yōu)化的渲染過程，以滿足不同渲染任務及AI模型運算需求。在高分辨率和高幀率支持、光線跟蹤技術實現(xiàn)、專業(yè)應用軟件加速及AI應用多任務處理方面，圖像視頻渲染對GPU有較高要求。世紀互聯(lián)GPU算力集群可提供高效渲染性能與強大并行計算能力，能有效滿足圖像視頻渲染周期性強、非持續(xù)性任務等需求。
小型教育機構、科研院所需要進行研究和教學相關的計算任務，如AI、數(shù)據(jù)科學課程的實驗和項目，但沒有固定的自建算力資源，世紀互聯(lián)GPU算力集群用其強大的并行處理能力，服務于AI訓練/推理、科學計算、圖形圖像處理、視頻編解碼等場景，提供超強的并行計算能力，有效緩解計算壓力，提升業(yè)務效率與競爭力。
定制集群模式主要面向有大規(guī)模GPU算力需求的企業(yè)。通常具有特定的、高強度的計算需求，需要大量的GPU資源來支持其業(yè)務或研究活動。例如，越來越大的參數(shù)量模型、MoE模型等，都需要大規(guī)模的GPU來加載和運行，實現(xiàn)訓練及推理，因此需要單一集群足夠多數(shù)量的GPU服務器。
采用NVIDIA的算力產(chǎn)品，同時利用全球最成熟的企業(yè) AI 開發(fā)平臺 - NVAIE（Nvida AI Enterprise），實現(xiàn)算力效能的最大化釋放
采用全托管的一站式服務模式，從計算、網(wǎng)絡到存儲、軟件，均由世紀互聯(lián)提供專業(yè)的技術支持。用戶無需擔心部署及運營的復雜性，充分將精力專注于業(yè)務
幫助用戶實現(xiàn)安全、高速的互聯(lián)互通服務，實現(xiàn)AIDC和用戶其他公共云、數(shù)據(jù)中心的無縫互聯(lián)。
通過專業(yè)的團隊和專業(yè)軟件支持，幫助用戶最大限度提升算力資源利用率，充分發(fā)揮AI算力性能。
隨著神經(jīng)網(wǎng)絡的出現(xiàn)，自動駕駛行業(yè)中傳統(tǒng)的基于策略的模型正逐漸被端到端模型所替代。借助神經(jīng)網(wǎng)絡，各個模型相互串聯(lián)，實現(xiàn)了強大的數(shù)據(jù)分析和模式識別能力，為自動駕駛系統(tǒng)提供了更為準確的環(huán)境感知和智能決策支持。世紀互聯(lián)的 GPU 算力集群在自動駕駛領域得到了廣泛應用，為算法的高效運行、模型的快速訓練與優(yōu)化、實時數(shù)據(jù)處理以及決策支持等方面提供了重要的 IT 基礎設施。
高性能計算在物理模擬、天氣預報、生物信息計算、科學建模等重要領域有著廣泛應用。它借助并行計算、分布式計算和集群計算等方式，在短時間內(nèi)處理海量數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)高性能的科學計算和工程模擬。AI 處理器憑借其數(shù)千個 CUDA 核心，可提供高達數(shù)千萬億次的浮點運算性能，能夠輕松應對龐大的數(shù)據(jù)集和復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡，為深度學習模型訓練、自然語言處理、圖形圖像處理、科學模擬等方面提供強大支撐。
金融行業(yè)需快速處理大量交易，投資組合風險管理涉及大量數(shù)學運算，且對海量數(shù)據(jù)進行分析以識別模式與趨勢。此外，算法交易、市場預測以及客戶行為分析等方面，皆需 GPU 算力的支撐。鑒于 GPU 算力具備高吞吐量和并行處理能力，其在金融領域的需求正日益攀升，尤其在需處理大量數(shù)據(jù)及執(zhí)行復雜計算的場景中。
