随着人工智能的兴起，对密集使用场景的GPU的需求不断增加。随着GPU价格飞涨，最好的解决方案是什么？据成都软件开发调查，70%接受调查的组织领导者表示，到2024年，其超过50%的基础设施将托管在云中，27%的领导者表示，他们的云战略使他们能够更好地推动客户价值。
这些令人印象深刻的统计数据有助于提高企业的竞争力。得益于云计算的发展，这已成为可能。
然而，技术的每一次演进都会存在陷阱。还记得云计算成为科技领域的新星吗？不久之后，世界就意识到大规模采用云计算技术会对许多大公司的碳足迹产生负面影响。云计算带来了冷却大型数据中心的需求，每家企业都必须跳出固有的思维模式。
然后出现了容器和Kubernetes。这两项技术突然出现，改变了全球企业公司的工作流程。这些企业很快就意识到，Kubernetes之类的技术将给他们的开发人员、管理员和运营团队带来严峻挑战。为什么？因为Kubernetes不是一项容易掌握的技术。
因此，当生成式人工智能出现时，挑战的显现只是时间问题。除了将人工智能融入业务的典型挑战之外，还有另一个隐隐可见的威胁，那就是对GPU的需求增加。
许多企业不再使用内部数据中心（或仅仅是一组现成的计算机），而是转向使用云GPU来处理AI计算。对于许多企业来说，这是一个理想的解决方案。
首先，这比购买大量（昂贵的）足够强大的GPU来满足神经网络的需求要便宜得多。而且由于大多数云GPU都是“按使用付费”，因此您可以随着需求的起伏来降低成本。当需求下降时，您将使用更少的GPU，从而节省资金。当需求上升时，您将使用更多的GPU，从而花费更多。
卸载到云端的另一个好处是它可以节省公司的能源成本。人工智能对硬件的计算需求需要大量的冷却工作，这可能会导致您的电费飙升。
最重要的是，要明白云GPU包含非常强大的硬件加速功能，这使得它们能够更好地处理AI工作负载的大量需求。云GPU所达到的功率水平与安装在传统台式机或服务器上的消费级GPU并不相称。因此，当您需要强大的功率时，最好的选择是云GPU。
企业如此依赖云的原因之一是它具有高度可扩展性。除此之外，云GPU的可扩展性远高于传统GPU。您还可以通过简单的点击式仪表板轻松添加更多GPU，因此无需打开服务器并添加更多物理硬件。
同时，您可以根据需要轻松缩减GPU数量。这两种扩展选项通常都可以在云环境中轻松快速地完成。
正如我们已经提到的，使用云GPU可以节省大量成本。您甚至可以按小时租用GPU，这也有助于分摊成本。
当您使用云GPU时，您不必担心如此繁重的计算负载会给内部系统带来压力。这将释放这些机器来执行其他任务，这样您就可以事半功倍，同时确保您的内部系统不会因AI带来的额外压力而崩溃。
借助云GPU，您将享受更快的神经网络学习、更快的渲染时间、更快的构建和更快的部署。通过节省所有这些时间，您的开发人员和运营团队将可以腾出时间去执行其他任务。这些工程师也不必再监控用于AI训练的硬件。无需再担心服务器过热、瓶颈或系统故障。
当然，还会有其他问题，但使用云计算时，这些系统可以轻松监控和自动化。在内部完成这样的壮举不仅需要大量时间和金钱，而且还会让您的员工非常忙碌，他们可能无法完成诸如保护网络、开发新应用程序、迭代旧应用程序或修补漏洞等任务。
当您的企业选择减轻AI对系统的巨大需求时，所有这些都是可能的。如果成都软件开发公司所说的像是您的企业迫切需要的东西，那么是时候转向云GPU来承担生成AI的重任了。
