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对生成式人工智能 (GAI) 应用程序的需求不断增长，云计算环境中的可扩展架构对于支持此类模型的计算复杂性和资源需求至关重要。在本文中，我们深入研究了云中生成式人工智能的可扩展架构，旨在提高性能和效率。分布式计算、容器化和边缘计算是我们探索的一些架构方法，可让组织满足 GAI 模型的资源需求。我们通过案例研究和性能基准，探索如何结合使用可扩展基础设施、智能资源管理和数据管理实践来部署和执行 GAI 应用程序。结果显示了每个架构框架的优缺点，并概述了集成新兴技术（如量子计算和无服务器架构）以提高可扩展性的未来方向。这项研究适用于各个行业的实际应用，从医疗保健到金融和娱乐，再到增加 GAI 应用程序的使用以推动创新和效率。
高级云计算环境中的生成式人工智能的可扩展架构：
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