Lambda, vadošais spēlētājs AI industrija, nesen paziņoja, ka ir nodrošinājusi iebrucēju 320 miljonu dolāru finansējumu, lai turpmāk paplašinātu savu GPU mākoņa infrastruktūru. Šie līdzekļi ļaus Lambda izvietot desmitiem tūkstošu Nvidia GPU, tostarp ilgi gaidītos G200 smagās svara GPU paātrinātājus, lai atbalstītu AI lietojumprogrammu apmācības klasterus.
Papildus GPU paātrinātājiem, finansējums tiks izmantots arī kvantu-2 InfiniBand tīklu izvietošanai, kas var nodrošināt līdz 400 Gb/sek° joslai. Tas nodrošinās augstas ātrdarbības savienojamību un efektīvu datu pārsūtīšanu GPU mākonī.
Ar šo nozīmīgo naudas injekciju Lambda plāno iegādāties apmēram 10 000 paātrinātājus, atstājot telpu tīkla infrastruktūrai un citiem atbalstošiem resursiem. Sadarbība ar Nvidia arī ļāvusi Lambda iegūt agresīvas atlaides GPU iegādei, kas ļauj papildus ieguldīt tīkla un datuglabāšanas sistēmu izstrādē.
Lambda, kas dibināta 2012. gadā, ir inovāciju priekšgalā GPU sistēmu jomā. Gadiem ejot, uzņēmuma piedāvājums ir paplašinājies, iekļaujot līdzvietošanas pakalpojumus un Nvidia DGX SuperPOD pārdošanu. Tā gājiens uz mākoņtehnoloģijām 2018. gadā izrādījās spēlētāja maiņa, nodrošinot Lambda miljonu finansējumu tās paplašināšanai.
Šī jaunā finansēšanas kārta, ko vadīja ASV Inovatīvā tehnoloģiju fonda (USIT), ir nodrošinājusi Lambda impresionējošu kopējo kapitālu 432 miljonu dolāru apmērā. Jaunie ieguldītāji, piemēram, B Capital, SK Telecom un T. Rowe Price Associates, ir pievienojušies esošajiem ieguldītājiem, lai atbalstītu Lambda redzējumu.
Lambda panākumi ir atspoguļojuši augošu tendenci nozarē ar palielinātu pieprasījumu pēc GPU, kas spēj apmācīt lielas valodas modeļus. Citas kompānijas, piemēram, CoreWeave un Voltage Park, ir iekļuvušas šajā konkurences jomā, kapitāli izmantojot pieprasījumu pēc pieejamiem GPU resursiem.
GPU mākoņu ekonomiskums ir nozīmīgs priekšrocība organizācijām, kas izmanto lielu valodas modeļu izglītību. Tūkstošiem GPU stundas nomājot, bieži vien ir ekonomiski izdevīgāk nekā iekšēji iegādāties un uzturēt aparatūru. Lambda un citas kompānijas ir atzīmējušas šo tirgus iespēju un piedāvā GPU resursus pievilcīgām cenām, ļaujot uzņēmumiem iegūt nepieciešamo skaitļošanas jaudu bez nozīmīgiem sākotnējiem ieguldījumiem.
Lambda pēdējā finansēšanas kārta nostiprina uzņēmuma pozīciju kā svarīgu AI industrijas spēlētāju un nodrošina iespējas turpmākai izaugsmei. Ar paplašinātām GPU mākoņu iespējām Lambda ir labi pozicionēta, lai apmierinātu pieaugošo pieprasījumu pēc augstas veiktspējas skaitļošanas resursiem AI nozarē.
Bieži uzdotie jautājumi, kas balstās uz galvenajiem jautājumiem un informāciju, kas sniegta rakstā:
J: Kas ir Lambda?
A: Lambda ir vadošais spēlētājs AI industrija, kas piedāvā GPU mākoņa infrastruktūru un pakalpojumus.
J: Kas ir nesenais finansēšanas paziņojums no Lambda?
A: Lambda nesen nodrošināja 320 miljonu dolāru finansējumu, lai paplašinātu savu GPU mākoņa infrastruktūru.
J: Kā tiks izmantoti finanšu līdzekļi?
A: Līdzekļi tiks izmantoti, lai izvietotu desmitiem tūkstošu Nvidia GPU, tostarp ilgi gaidītos G200 smagās svara GPU paātrinātājus, kā arī kvantu-2 InfiniBand tīklu.
Jā: Kas ir kvantu-2 InfiniBand tīklošana?
A: Kvantu-2 InfiniBand tīklošana ir tehnoloģija, kas nodrošina līdz 400 Gb/sek° joslai, nodrošinot augstas ātrdarbības savienojamību un efektīvu datu pārsūtīšanu GPU mākonī.
J: Cik paātrinātājus Lambda iegūs ar finansējumu?
A: Lambda ar budžeta līdzekļiem plāno iegūt apmēram 10 000 paātrinātājus.
J: Ar kuru partneri Lambda sadarbojas šajā projektā?
A: Lambda sadarbojas ar Nvidia, kas ļauj nodrošināties par GPU agresīvām atlaidēm.
J: Cik daudz kopumā kapitāla ir ieguvis Lambda?
A: Lambda ir ieguvis kopumā 432 miljonu dolāru finansējumu.
J: Kuras organizācijas vadīja nesenos finansēšanas kārtas?
A: Nesenos finansēšanas kārtas vadīja ASV Inovatīvās tehnoloģiju fonda (USIT), un tajā piedalījās B Capital, SK Telecom un T. Rowe Price Associates ieguldītāji.
Glossārijs ar galvenajiem terminiem vai žargonu, kas tiek izmantoti rakstā:
– AI: nozīmē Artificial Intelligence (Mākslīgā intelekta) un attiecas uz cilvēku inteliģences simulēšanu mašīnās, kuras ir programmētas domāt un mācīties kā cilvēki.
– GPU: nozīmē Graphics Processing Unit (Grafisko ierīču procesora), kas ir speciāli izstrādāta elektroniskā shēma, kas paātrina attēlu, video un animāciju radīšanu un renderēšanu.
– GPU paātrinātāji: Specializēti GPU, kas izstrādāti, lai ātri apstrādātu lielu datu daudzumu, bieži tiek izmantoti AI piemērojumiem apmācībai un izkalkulēšanai.
– InfiniBand tīklošana: Augsta veiktspējas tīkla tehnoloģija, kas nodrošina zemu aizturi un augstu plūsmas ātrumu datu centriem un augsta veiktspējas skaitļošanas sistēmām.
– Līdzvietošanas pakalpojumi: Pakalpojumi, kas nodrošina fizisku telpu, elektroenerģijas un dzesēšanu serveriem un citām aparatūras iekārtām.
– DGX SuperPODs: Nvidia augsta veiktspējas skaitļošanas risinājumi, kas apvieno vairākas DGX sistēmas, lai izveidotu spēcīgu AI infrastruktūru.
Ieteiktie saistītie resursi:
– Lambda (oficiālā Lambda mājaslapa, uzņēmums, ko min rakstā)
– Nvidia (oficiālā Nvidia mājaslapa, liels GPU un AI tehnoloģiju spēlētājs)
– CoreWeave (piemērs par citu uzņēmumu GPU mākoņu nozarē)
– Voltage Park (piemērs par citu uzņēmumu GPU mākoņu nozarē)
The source of the article is from the blog j6simracing.com.br