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顶级AI基础设施公司|全面比较指南
了解GPU群集以及它们如何显着加速复杂的AI工作负载，包括模型培训，微调和实时推断。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能顶级AI基础设施公司：全面比较指南
人工智能（AI）不再只是流行语；许多企业正在努力扩展模型，因为它们缺乏正确的基础架构。人工智能基础架构包括用于计算，数据管理，网络和编排的技术，可共同培训，部署和服务模型。在本指南中，我们将探索市场，比较顶级AI基础架构公司，并突出将改变计算的新趋势。了解这个空间将使您能够做出更好的决策，无论您是建立初创公司还是现代化业务。
许多企业都在努力扩展模型 AI基础架构包括技术 火车，部署和服务模型 将转换计算的新趋势 做出更好的决定快速摘要：您将在本指南中学到什么？
- 什么是AI基础架构？一个专门的技术堆栈 - 包括计算，数据，平台服务，网络和治理 - 支持模型培训和推理。为什么要关心？市场正在迅速增长，预计从2021年的235亿美元到2031年的3.09亿美元。企业在专业筹码，GPU数据中心和MLOPS平台上花费数十亿美元。 AWS，Google Cloud和Azure之类的主要云平台占主导地位，而硬件巨头Nvidia和AMD会产生尖端的GPU。像Coreweave和Lambda Labs这样的新兴球员提供负担得起的GPUClouds。如何选择？考虑计算能力，成本透明度，潜伏期，能源效率，安全性和生态系统支持。可持续性问题 - 培训GPT-3消耗了1,2.87亿美元的电力，并发布了552吨Co₂.clarifai的观点：Clarifai帮助企业管理数据，运行模型并在云和边缘上下文中部署它们。它为本地跑步者提供了策略，并通过成本控制和合规性进行快速迭代。