【導(dǎo)讀】企業(yè)AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)成本高、周期長(zhǎng)？新網(wǎng)GPU云主機(jī)提供即開(kāi)即用的異構(gòu)計(jì)算能力，助力算法團(tuán)隊(duì)快速驗(yàn)證場(chǎng)景效果。
降低初始投入超60%，運(yùn)維負(fù)擔(dān)減少約70%。
行業(yè)趨勢(shì)/技術(shù)亮點(diǎn)
人工智能應(yīng)用場(chǎng)景加速下沉至制造質(zhì)檢、金融風(fēng)控、醫(yī)療影像等領(lǐng)域。據(jù)IDC統(tǒng)計(jì)，2024年國(guó)內(nèi)中小型企業(yè)采購(gòu)GPU算力的需求同比增長(zhǎng)132%。
主流框架TensorFlow、PyTorch已全面適配CUDA生態(tài)，但本地部署顯卡存在散熱差、功耗高、兼容性不足等問(wèn)題。
在此背景下，“租用而非購(gòu)買”成為理性選擇——GPU云主機(jī)已成為連接AI研發(fā)與業(yè)務(wù)上線的標(biāo)準(zhǔn)中間件。
在此處添加配圖
企業(yè)挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)方案/專家建議
面向預(yù)算有限又亟需啟動(dòng)AI項(xiàng)目的中小企業(yè)，新網(wǎng)提出四步落地方案：
評(píng)估真實(shí)負(fù)載：基于歷史日志識(shí)別峰值幀率、單次訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)及IO吞吐需求；
匹配機(jī)型規(guī)格：選用A10/V100/T4多代GPU實(shí)例，支持NVIDIA vGPU虛擬化調(diào)度；
啟用預(yù)裝鏡像：集成Anaconda+JupyterLab+CUDA Toolkit環(huán)境的一鍵部署模板；
配置分級(jí)存儲(chǔ)：SSD系統(tǒng)盤保障OS響應(yīng)速度，對(duì)象存儲(chǔ)掛載用于海量樣本集冷熱分離。
新網(wǎng)GPU云主機(jī)全部運(yùn)行于BGP多線骨干網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，SLA承諾≥99.95%，并默認(rèn)開(kāi)啟DDoS防護(hù)與Web應(yīng)用防火墻聯(lián)動(dòng)策略。
在此處添加配圖
常見(jiàn)問(wèn)題
Q：是否支持Windows操作系統(tǒng)下的深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)環(huán)境？
A：支持Windows Server 2019及以上版本，并預(yù)置Visual Studio Community與cuDNN Runtime組件。
Q：能否實(shí)現(xiàn)跨可用區(qū)災(zāi)備切換？
A：可通過(guò)新網(wǎng)控制臺(tái)一鍵創(chuàng)建同架構(gòu)異地副本實(shí)例，RPO＜5秒，滿足等保三級(jí)容災(zāi)要求。