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近日，網(wǎng)宿科技宣布升級GPU計算平臺。GPU計算平臺基于網(wǎng)絡主機廣泛分布的節(jié)點資源，提供高性能的GPU計算資源，可以顯著提高圖形處理和浮點計算能力，具有靈活性、低成本、簡單易用，可廣泛應用于AI模型訓練、AI推理、圖形可視化、視頻處理、云游戲、AIGC等應用場景。

網(wǎng)宿科技Edge云平臺部總監(jiān)蘇表示，網(wǎng)宿科技此次升級推出了全新的GPU計算平臺，這是公司 在計算網(wǎng)絡領域的不斷深化，希望為各行業(yè)的數(shù)字化智能升級構建強大的計算支撐，共享AI時代的創(chuàng)新機遇。

眾所周知，有了5G、AI、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術的快速發(fā)展、元宇宙、VR/AR、云游戲等新的應用場景加速變成現(xiàn)實，帶來了大量的計算能力需求。目前人工智能大模型的興起，大模型的訓練和推理過程進一步帶動了計算能力需求的爆發(fā)，也推動了計算能力需求從通用CPU計算能力向高性能GPU計算能力發(fā)展。

根據(jù)數(shù)據(jù)預測，AI時代計算能力的增長已經(jīng)遠遠超過了摩爾定律每18個月翻番的速率，預測到2030年全球超級計算能力將達到0.2ZFLOPS，年均增長率超過34%。根據(jù)中國信通院發(fā)布的報告，2022年我國GPU智能計算能力規(guī)模將增長近一倍，達到268EFLOPS，超過一般計算能力規(guī)模據(jù)估計，2010年中國經(jīng)濟的復合年增長率為100的智能計算能力規(guī)模將為52.3%

在巨大的計算能力需求下，業(yè)內(nèi)廠商意識到，誰能提供真正的高性能GPU，誰就能贏得市場、掌握未來。依托海量的資源和深厚的技術能力，網(wǎng)宿科技已經(jīng)在其中布局。

據(jù)悉，網(wǎng)絡邊緣的GPU計算平臺有四大優(yōu)勢首先，一是它提供了對附近邊緣的訪問，這大大減少了延遲；第二，依托節(jié)點分布廣的優(yōu)勢，邊緣GPU資源可以覆蓋全球主流區(qū)域；第三，靈活性，實現(xiàn)計算資源的按需使用、優(yōu)化成本；第四是在處理復雜計算任務時提供強大的計算性能、在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和高性能計算方面表現(xiàn)優(yōu)異。

蘇介紹，網(wǎng)絡化的GPU計算平臺實現(xiàn)了IaaS、PaaS、SaaS層的全面覆蓋目前已經(jīng)在AI大模型中訓練完成、邊緣渲染、邊緣推理、轉(zhuǎn)碼、云游戲、AIGC文生圖、登陸等虛擬場景。

以AI大規(guī)模訓練場景為例AI訓練涉及大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理和復雜的計算任務，需要大量的計算資源和數(shù)據(jù)存儲空間，對硬件和基礎設施構成巨大挑戰(zhàn)，成本居高不下。傳統(tǒng)的CPU服務器存在效率瓶頸，已經(jīng)不能滿足快速迭代和實時決策的需求。

GPU計算平臺的并行計算能力使其能夠同時處理多個數(shù)據(jù)和模型，充分利用硬件資源，在短時間內(nèi)訓練更大的模型、處理更多的數(shù)據(jù)，從而提高訓練的效率。同時，網(wǎng)絡化的GPU計算平臺提供了計算實例類型和規(guī)模的靈活選擇，客戶可以根據(jù)實際需求進行擴展或收縮，成本可以得到優(yōu)化，無需投資昂貴的硬件設備。

在更接近用戶的場景中，包括虛擬人、云游戲等對實時渲染提出了超高的要求，網(wǎng)絡主機的GPU計算平臺采用邊推就近、私有協(xié)議推流，可以減少延遲、保證安全穩(wěn)定，利用GPU強大的并行計算能力和先進的圖形渲染技術，實現(xiàn)高質(zhì)量、逼真的渲染效果幫助客戶提升應用的用戶體驗和市場競爭力。

每一次顛覆性的應用從崛起走向大規(guī)模落地，都需要技術作為助推網(wǎng)宿科技希望一如既往地扮演好技術橋梁的角色，賦能客戶實現(xiàn)創(chuàng)新應用的快速落地。蘇學敏表示。

值得注意的是，在AI計算能力的催化下，GPU市場正在爆發(fā)式增長。根據(jù)IDC 美國數(shù)據(jù)，2021年全球GPU市場規(guī)模達到約250億美元，預計2026年將達到550億美元，年復合增長率（CAGR）為17%增長主要是由于人工智能和深度學習領域?qū)Ω咝阅苡嬎阗Y源的強勁需求此外，隨著AI技術的普及，越來越多的企業(yè)和研究機構開始加大對GPU的投入，進一步推動了市場的擴大。