需求人群:
"适合需要高性能计算和大规模 AI 模型训练的企业和开发者,特别是那些在数据科学、机器学习和深度学习领域寻求成本效益和高可靠性的团队。"
使用场景示例:
McDonald’s Odyssey:为用户提供高分辨率、60 帧每秒的沉浸式体验。
某 AI 初创公司:通过 CoreWeave 的集群快速构建和训练机器学习模型,提升模型的开发速度。
游戏开发者:利用 CoreWeave 的强大计算能力,加速渲染和开发过程。
产品特色:
提供高性能 GPU 计算集群,支持多种 NVIDIA GPU 架构。
Kubernetes 原生环境,简化资源管理和调度。
自动集群健康管理,优化利用率和吞吐量。
企业级安全性,具备 SOC2 和 ISO 27001 认证。
灵活的存储解决方案,满足 AI 应用的特殊需求。
高带宽低延迟网络连接,增强多云策略。
全天候技术支持,确保客户服务连续性。
深度技术合作,提供量身定制的基础设施支持。
使用教程:
访问 CoreWeave 官网,注册账户。
选择适合的 GPU 云计算方案,根据需求配置集群。
通过 Kubernetes API 部署和管理计算任务。
利用提供的存储解决方案,上传和管理数据。
监控集群健康状态,优化资源使用。
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专为 AI 设计的 GPU 云平台,提供高性能基础设施和全天候支持。
CoreWeave GPU 云计算是一个专为人工智能工作负载打造的云平台,提供灵活且高效的 GPU 集群,能够满足企业在大规模计算和存储方面的需求。它的主要优势包括极高的性能、可靠性和可扩展性,适合各种 AI 应用场景。通过 CoreWeave,用户能够显著降低云成本,同时提升服务响应速度,是 AI 创新的理想选择。
高性能、成本效益高、气候对齐的云平台
Crusoe提供可扩展的、气候对齐的数字基础设施,专为高性能计算和人工智能优化。我们的创新方法通过使用浪费的、孤立的或清洁能源来减少温室气体排放,支持能源转型,并最大化资源效率。
帮助客户发现全球公有云厂商可用的GPU实例
GPU Finder是一个帮助客户发现全球公有云厂商可用的GPU实例的平台。通过GPU Finder,用户可以快速查找各大公有云厂商提供的GPU实例,并比较它们的价格、配置和性能等信息,从而选择最适合自己需求的GPU实例。无论是进行机器学习、深度学习、图像处理还是科学计算,GPU Finder都能帮助用户快速找到合适的GPU实例。平台上提供了丰富的过滤和排序功能,让用户可以根据自己的需求进行精准的筛选,从而节省时间和成本。无论是初学者还是有经验的开发者,都可以轻松使用GPU Finder来发现和租用合适的GPU实例。
高性能云和云基础设施,适用于AI、机器学习、HPC和计算密集型应用。
Denvr Dataworks提供高性能云和云基础设施,支持AI、机器学习、HPC和计算密集型应用。我们的平台提供强大的计算和存储能力,帮助用户实现高效的数据处理和分析。无论您是开发人员、数据科学家还是企业用户,Denvr Dataworks都可以为您提供可靠和高性能的云解决方案。我们提供灵活的定价和弹性的资源配置,让您能够根据需求进行扩展和优化。
加速科学发现,引领量子计算的未来。
Azure Quantum 是微软推出的量子计算平台,旨在通过先进的量子计算技术加速科学研究和材料科学领域的发现。它通过结合人工智能、高性能计算和量子计算,提供了一套完整的工具和资源,以帮助研究人员和开发者在量子领域取得突破。Azure Quantum 的愿景是将250年的科学进步加速到未来25年,通过量子超级计算机解决人类面临的最困难问题。
面向AI开发者的GPU云平台,高性价比,极致体验,计费灵活
GpuMall智算云是一个面向AI开发者的GPU云平台,提供高性价比的计算资源,灵活的计费方式,以及弹性的调度能力,可以满足AI开发者的各种需求。用户可以在这里快速租用GPU资源进行AI模型训练和推理,并且可以根据实际使用情况灵活调整资源配置,达到最佳性价比。平台还提供了丰富的使用文档和在线客服支持,让用户使用起来更加便捷。
引领RISC-V革命,提供高性能计算密度
SiFive是RISC-V架构的领导者,提供高性能、高效率的计算解决方案,适用于汽车、AI、数据中心等应用。其产品以优越的性能和效率,以及全球社区的支持,推动了RISC-V技术的发展和应用。
TensorDock 提供高性能的云端 GPU 服务,专为深度学习、AI 和渲染工作负载设计。
TensorDock 是一个为需要无可妥协可靠性的工作负载而构建的专业云服务提供商。它提供多种 GPU 服务器选项,包括 NVIDIA H100 SXMs,以及针对深度学习、AI 和渲染的最具成本效益的虚拟机基础设施。TensorDock 还提供全托管容器托管服务,具备操作系统级监控、自动扩展和负载均衡功能。此外,TensorDock 提供世界级别的企业支持,由专业人员提供服务。
FlashInfer是一个用于大型语言模型服务的高性能GPU内核库。
FlashInfer是一个专为大型语言模型(LLM)服务而设计的高性能GPU内核库。它通过提供高效的稀疏/密集注意力机制、负载平衡调度、内存效率优化等功能,显著提升了LLM在推理和部署时的性能。FlashInfer支持PyTorch、TVM和C++ API,易于集成到现有项目中。其主要优点包括高效的内核实现、灵活的自定义能力和广泛的兼容性。FlashInfer的开发背景是为了满足日益增长的LLM应用需求,提供更高效、更可靠的推理支持。
提供全球最便宜的GPU云服务,助力自托管AI/ML开发。
Thunder Compute是一个专注于AI/ML开发的GPU云服务平台,通过虚拟化技术,帮助用户以极低的成本使用高性能GPU资源。其主要优点是价格低廉,相比传统云服务提供商可节省高达80%的成本。该平台支持多种主流GPU型号,如NVIDIA Tesla T4、A100等,并提供7+ Gbps的网络连接,确保数据传输的高效性。Thunder Compute的目标是为AI开发者和企业降低硬件成本,加速模型训练和部署,推动AI技术的普及和应用。
解锁边缘计算中人工智能的潜力
Blaize 是一款 AI 边缘计算硬件和软件平台,更高效、更灵活、更准确、更经济实惠。它能够在边缘部署 AI 而无需牺牲性能,为市场转型和工作生活方式改善带来了巨大的价值。
为您的工作流程选择合适的云GPU供应商。
Cloud GPUs是一个网站,帮助您比较和选择适合您工作流程的云GPU供应商。该网站列出了多家云GPU提供商及其GPU型号和价格,方便您快速找到合适的GPU资源。无论您是进行机器学习训练、科学计算还是图形渲染,Cloud GPUs都能为您推荐高性能且经济实惠的云GPU解决方案。
GPUX - 快速运行云GPU
GPUX是一个快速运行云GPU的平台。它提供了高性能的GPU实例,用于运行机器学习工作负载。GPUX支持各种常见的机器学习任务,包括稳定扩散、Blender、Jupyter Notebook等。它还提供了稳定扩散SDXL0.9、Alpaca、LLM和Whisper等功能。GPUX还具有1秒冷启动时间、Shared Instance Storage和ReBar+P2P支持等优势。定价合理,定位于提供高性能GPU实例的云平台。
专注人工智能领域的GPU云服务商
矩池云是一家专注于人工智能领域的GPU云服务商,提供稳定的人工智能云服务器、高速网盘等服务,支持公有云、私有云等专业级人工智能解决方案。帮助降低使用云服务门槛,提高科研教育效率。
数据平台用于云和人工智能
WEKA是一个数据平台,帮助组织在云和本地存储、处理和管理数据,为下一代工作负载提供支持。它提供了快速的数据处理和推理能力,高效的图像处理速度,并解决了大规模数据处理的挑战。WEKA适用于各种行业和应用场景,并提供灵活的定价方案。
高效能AI计算引擎,集成多种计算单元,提供高内存带宽。
SiFive Intelligence XM系列是SiFive推出的高效能AI计算引擎,通过集成标量、向量和矩阵引擎,为计算密集型应用提供极高的性能功耗比。该系列继续SiFive的传统,提供高效的内存带宽,并通过开源SiFive Kernel Library来加速开发时间。
OLAMI是一个人工智能开放平台
OLAMI是一个提供云端API、管理界面、多元机器感知解决方案的人工智能软件开发平台。OLAMI平台具有语音识别、自然语言理解、对话管理、语音合成等语音AI技术,以及图像识别、语义理解等视觉AI技术,可以轻松地为产品加入人工智能,提升用户体验。
构建最节能的人工智能硬件
Rain AI专注于开发高能效的人工智能硬件。在当前能源消耗日益增长的背景下,Rain AI的产品通过优化硬件设计,减少能源消耗,同时保持高性能,这对于数据中心和需要大量计算资源的企业来说至关重要。产品的主要优点包括高能效、高性能和环保。Rain AI的产品背景信息显示,公司致力于推动人工智能技术的可持续发展,通过技术创新减少对环境的影响。产品的价格和定位尚未明确,但可以推测其目标市场为需要高性能计算且对能源效率有高要求的企业。
Flux 是一个用于 GPU 上张量/专家并行的快速通信重叠库。
Flux 是由字节跳动开发的一个高性能通信重叠库,专为 GPU 上的张量和专家并行设计。它通过高效的内核和对 PyTorch 的兼容性,支持多种并行化策略,适用于大规模模型训练和推理。Flux 的主要优点包括高性能、易于集成和对多种 NVIDIA GPU 架构的支持。它在大规模分布式训练中表现出色,尤其是在 Mixture-of-Experts (MoE) 模型中,能够显著提高计算效率。
AI加速器,推动人工智能的突破
Graphcore是一家专注于人工智能硬件加速器的公司,其产品主要面向需要高性能计算的人工智能领域。Graphcore的IPU(智能处理单元)技术为机器学习、深度学习等AI应用提供了强大的计算支持。公司的产品包括云端IPU、数据中心IPU以及Bow IPU处理器等,这些产品通过Poplar® Software进行优化,能够显著提升AI模型的训练和推理速度。Graphcore的产品和技术在金融、生物技术、科研等多个行业都有应用,帮助企业和研究机构加速AI项目的实验过程,提高效率。
高性能AI加速器,专为AI工作负载设计。
Intel® Gaudi® 3 AI Accelerator是英特尔推出的一款高性能人工智能加速器,它基于高效的英特尔® Gaudi® 平台构建,具备出色的MLPerf基准性能,旨在处理要求苛刻的训练和推理任务。该加速器支持数据中心或云中的大型语言模型、多模态模型和企业RAG等人工智能应用程序,能够在您可能已经拥有的以太网基础设施上运行。无论您需要单个加速器还是数千个加速器,英特尔Gaudi 3都可以在您的AI成功中发挥关键作用。
高性能混合专家语言模型
DeepSeek-V2.5-1210是DeepSeek-V2.5的升级版本,它在多个能力方面进行了改进,包括数学、编码和写作推理。模型在MATH-500基准测试中的性能从74.8%提高到82.8%,在LiveCodebench (08.01 - 12.01)基准测试中的准确率从29.2%提高到34.38%。此外,新版本优化了文件上传和网页摘要功能的用户体验。DeepSeek-V2系列(包括基础和聊天)支持商业用途。
AI辅助量子计算
Quantum Copilot是一个AI辅助量子计算工具,帮助量子计算爱好者和专业人士编写量子计算程序。它可以用简单的语言编写量子算法,绘制量子电路,将量子代码转换为各种编程语言和库之间的格式,并在量子模拟器或实际的量子硬件上运行量子程序。Quantum Copilot由最新的人工智能和大型语言模型驱动,能够理解复杂的问题并提供准确和有用的答案。
Google第六代张量处理单元,提供卓越的AI工作负载性能。
Trillium TPU是Google Cloud的第六代Tensor Processing Unit(TPU),专为AI工作负载设计,提供增强的性能和成本效益。它作为Google Cloud AI Hypercomputer的关键组件,通过集成的硬件系统、开放软件、领先的机器学习框架和灵活的消费模型,支持大规模AI模型的训练、微调和推理。Trillium TPU在性能、成本效率和可持续性方面都有显著提升,是AI领域的重要进步。
高性能云服务器,轻松构建网站
云服务器提供高性能的网站托管服务,具备灵活的配置选项和可靠的稳定性。优势包括强大的计算能力、高速的网络连接、可扩展的存储空间和灵活的安全性配置。价格根据配置选项和使用时长而定,适合个人用户和中小型企业使用。定位为提供可靠稳定的网站托管解决方案。
AI与计算机视觉结合的摔跤耐力挑战
Wrestling Endurance Challenge是一个结合了人工智能和计算机视觉的摔跤耐力挑战应用。该应用通过AI分配任务,利用计算机视觉检测用户的持续时间。用户可通过扬声器或耳机接收指令,以参与耐力挑战。应用使用持续的机器学习在云端进行计算,并保证隐私安全,不会发送视频,仅导出关节坐标和轨迹数据。
NVIDIA Project DIGITS 是一款桌面超级计算机,专为 AI 开发者设计,提供强大的 AI 性能。
NVIDIA Project DIGITS 是一款基于 NVIDIA GB10 Grace Blackwell 超级芯片的桌面超级计算机,旨在为 AI 开发者提供强大的 AI 性能。它能够在功耗高效、紧凑的形态中提供每秒一千万亿次的 AI 性能。该产品预装了 NVIDIA AI 软件栈,并配备了 128GB 的内存,使开发者能够在本地原型设计、微调和推理高达 2000 亿参数的大型 AI 模型,并无缝部署到数据中心或云中。Project DIGITS 的推出标志着 NVIDIA 在推动 AI 开发和创新方面的又一重要里程碑,为开发者提供了一个强大的工具,以加速 AI 模型的开发和部署。
146亿参数的高性能MoE模型
Skywork-MoE是一个具有146亿参数的高性能混合专家(MoE)模型,拥有16个专家和22亿激活参数。该模型从Skywork-13B模型的密集型检查点初始化而来。引入了两种创新技术:门控逻辑归一化,增强专家多样化;自适应辅助损失系数,允许层特定的辅助损失系数调整。Skywork-MoE在各种流行基准测试中,如C-Eval、MMLU、CMMLU、GSM8K、MATH和HumanEval,展现出与参数更多或激活参数更多的模型相当的或更优越的性能。
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