作為一款聊天機器人,ChatGPT 最近掀起狂熱之風,上線兩個月注冊用戶破億,甚至一度導致服務器爆滿!
作為對話式大型語言模型,ChatGPT 的誕生離不開大量云計算資源的支持。而云計算平臺可以為各類 AI 產品的研發提供豐富多樣的服務。
ChatGPT 是怎么看待云計算的呢?青云科技(qingcloud.com,股票代碼:688316)就此對 ChatGPT 展開了提問,得到了如下回復:
ChatGPT 在回復中提到,云計算可以為 AI 提供計算、存儲、分析等資源與服務。IDC 在其發布的《2022 年 H1 中國 AI 云服務市場研究報告》中也指出,“基于云計算的 AI 能力逐漸得到驗證,企業上云率和云原生企業占比逐漸提高,混合云技術日益成熟和普及,這些因素驅動中國 AI 公有云部署方式快速增長。”
當企業將其 AI 應用部署在公有云上,借助公有云按需付費、彈性伸縮的特點,能夠很好地滿足企業實際業務需求,降低資源浪費與使用成本,同時保障業務的安全性與服務的連續性。
除了云計算以外,ChatGPT 還回答到自己使用了 GPU 計算、CPU 計算、TPU 計算等其他計算資源,用于提高自身深度學習模型的訓練和推理、數據的預處理和模型的參數更新等。
為了實現強大的自然語言處理能力,ChatGPT 龐大的模型注定其需要調動海量算力進行語言模型訓練,以達到其不斷進化的目的。
青云QingCloud 高性能算力為 AI 賦能
ChatGPT 作為聊天 AI 應用,其誕生與成長離不開算力的滋養。而隨著 ChatGPT 的熱度不斷上升,AI 應用逐漸走近大眾視野。
數據和算力是 AI 的基礎,是影響技術發展和應用的核心因素。青云QingCloud 推出的高性能計算專區及系列公有云服務,為各行各業 AI 的深入應用與突破提供可靠算力支持,助力國家實體經濟發展。
青云QingCloud 公有云作為自研的全棧云計算服務平臺,基本形成了以云服務、高性能計算、云原生、大數據等為核心的戰略級服務矩陣,為企業客戶提供安全合規、運維便捷、高性價比的云服務。
青云提供的公有云與私有云具有統一的代碼和架構,能夠實現跨云的資源供應與運營。青云公有云提供跨云多集群容器管理能力,完整覆蓋云原生場景,并通過包括高性能計算在內的多元云端算力服務,為企業數據分析和深度計算提供源源不斷的算力支持。
青云推出的高性能計算專區正在為各行業提供算力服務,典型應用是對 AI 場景的支持與賦能。專區通過高性能計算 EHPC、云 GPU、Lustre 商用版文件存儲等產品,為用戶提供完整的計算服務解決方案。其中,高性能計算集群,采用全閃并行文件存儲,資源充足,彈性伸縮。彈性高性能計算 EHPC,支持 100/200Gbps IB 網絡,NVIDIA A100 GPU 云主機(單臺可多至 8 卡),高效支持大規模計算任務。
基于容器引擎 QKE 進行模型訓練
QKE 在 QingCloud 公有云上交付 KubeSphere 容器平臺的全部能力,并可統一管理跨云、跨基礎設施的 K8s 集群,通過極簡的人機交互實現 CI/CD、微服務,以及集群運維管理,幫助用戶敏捷構建云原生應用。針對大規模的模型訓練場景,青云基于容器引擎 QKE 的完整解決方案,能夠在 QKE 上實現應用的快速部署、分布式計算、動態自動伸縮計算資源等,很好地支撐 AI 模型訓練與應用場景。
QKE 集群 GPU 工作節點,單節點最大可支持選配 8 卡 NVIDIA A100 資源,集群規模最大可配置 100 個 GPU 工作節點。QKE 支持運行 TensorFlow、Keras、PyTorch、Caffe 等多種深度學習框架。通過構建 GPU 資源池,可以將 GPU 的綜合利用率提升 3～10 倍,并且可支持靈活調度,將 AI 負載和 GPU 資源分離部署,支持 CPU 和 GPU 資源解耦。
此外,QKE 提供彈性的資源伸縮能力,能夠滿足企業在模型訓練時的資源要求,同時避免閑時資源浪費。集群節點支持根據資源指標數據變化,自動完成增減。同時支持 Pod 橫向彈性伸縮(HPA,Horizontal Pod Autoscaler)和縱向擴容(VPA,Vertical Pod Autoscaler)。
ChatGPT 引爆 AI 時代,迎來大發展,AI 的加速布局必將顯著拉動算力需求。伴隨國家“東數西算”戰略布局的步伐,青云的多元算力服務已經廣泛應用于科學研究、新興 AI、大數據、自動駕駛、智慧交通等領域,滿足這些場景下的科學計算需求,為數字經濟發展提供不竭動力。
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