隨著全球數字化進程的推進，越來越多的企業希望將自己的 AI 應用拓展到海外市場

原標題：全球視野下的 AI Infra：AI 出海挑戰、GPU 集群解決方案與選型
文章來源：AI前線
內容字數：12577字

AI出海的挑戰與機遇

隨著全球數字化進程的加快，越來越多的企業希望將其AI應用拓展至海外市場。然而，AI出海面臨諸多挑戰，尤其是在算力和GPU集群穩定性方面。GMI Cloud的King Cui和Jay Hsueh在AICon全球人工智能開發與應用大會上分享了如何應對這些挑戰，確保GPU基礎設施的穩定性。

1. AI出海的算力挑戰

AI出海面臨三大算力挑戰：首先，國內高端GPU算力不足，限制了企業的技術升級；其次，海外IDC及其上下游產業鏈的不確定性，使得選擇合適的基礎設施服務商變得尤為關鍵；最后，由于AI技術的快速發展，企業在大規模基礎設施的經驗上相對不足，尤其是在GPU穩定性方面。

2. GMI Cloud的高穩定性GPU集群架構

GMI Cloud專注于提供高效的GPU集群服務，從底層硬件到監控管理，確保算力平臺的高效性。通過自主研發的Cluster Engine，整合GPU、存儲及高效網絡資源，提供機、容器和虛擬化服務，以滿足不同客戶的需求。

3. 存儲與網絡的優化設計

在存儲方面，GMI Cloud提供多級存儲解決方案，以適應不同計算場景的需求。通過使用全球最高速的InfiniBand網絡，確保每張GPU卡的最佳效率。同時，虛擬私有云（VPC）架構確保了數據安全與資源性。

4. 故障監控與預防策略

GMI Cloud建立了主動監控系統，及時偵測并預警潛在問題，確保GPU集群的穩定性。同時，與供應商建立緊密合作關系，確保硬件故障能在短時間內得到解決。

5. AI基礎設施的選型思考

在AI基礎設施服務方面，GMI Cloud提供按需服務和長期預訂資源兩種選擇，以滿足不同客戶的需求。企業可以根據項目的長期性與短期性，靈活選擇最合適的服務模式。

結語

在AI大模型技術快速發展的背景下，企業面臨著變革與機遇的雙重挑戰。GMI Cloud通過高穩定性的GPU集群架構與完善的服務體系，幫助企業在全球市場中更好地應對AI出海的挑戰，促進技術創新與應用落地。

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作者簡介：面向AI愛好者、開發者和科學家，提供大模型最新資訊、AI技術分享干貨、一線業界實踐案例，助你全面擁抱AIGC。