Popular Điện toán đám mây AI tools in Cơ sở hạ tầng include Cloudflare, Google Cloud, OctoAI, DigitalOcean, Runpod, Vast.ai, Unsloth, Cerebras, Nebius và Salad, helping you work more efficiently.
Hopsworks là một AI Lakehouse thời gian thực và là Kho tính năng (Feature Store) tiên tiến nhất trong ngành. Nó được thiết kế cho MLOps, hợp nhất dữ liệu và tính toán để xây dựng và vận hành các hệ thống AI thời gian thực, đáng tin cậy. Nó hỗ trợ mọi framework, đám mây hoặc môi trường tại chỗ, cho phép phát triển mô hình nhanh hơn và giảm chi phí đáng kể.
Cơ sở dữ liệu
HIVE Digital Technologies là công ty hàng đầu thế giới trong việc xây dựng và vận hành các trung tâm dữ liệu tiên tiến, sử dụng năng lượng xanh. Công ty cung cấp cơ sở hạ tầng điện toán hiệu năng cao (HPC) và đám mây GPU cho các giải pháp AI, bên cạnh hoạt động khai thác Bitcoin quy mô lớn, tập trung vào tính bền vững và chủ quyền dữ liệu.
HPC
Eventual đang xây dựng tương lai của cơ sở hạ tầng dữ liệu với Daft, một công cụ truy vấn mã nguồn mở, hiệu suất cao cho dữ liệu đa phương thức. Nó cho phép các kỹ sư xử lý hình ảnh, video, âm thanh và văn bản ở quy mô petabyte với sự đơn giản của SQL, giúp tăng tốc đáng kể các quy trình làm việc AI và ML mà không cần chuyên môn sâu về hệ thống phân tán.
Học máy
OctoAI là một nền tảng điện toán hiệu suất cao dành cho các nhà phát triển để chạy, tinh chỉnh và mở rộng các mô hình AI tạo sinh một cách hiệu quả. Nền tảng này cung cấp các điểm cuối API được tối ưu hóa, sẵn sàng cho sản xuất cho các mô hình mã nguồn mở phổ biến như Llama, Mixtral và Stable Diffusion. Bằng cách tập trung vào tối ưu hóa hệ thống sâu, OctoAI cung cấp tốc độ suy luận nhanh hơn và chi phí thấp hơn, cho phép các doanh nghiệp xây dựng và triển khai các ứng dụng AI có thể mở rộng mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng phức tạp.
API
Fluidstack là một nền tảng đám mây AI hàng đầu cung cấp các cụm GPU chuyên dụng, hiệu suất cao để huấn luyện và phục vụ các mô hình AI tiên tiến. Nền tảng này cho phép triển khai nhanh chóng hàng nghìn GPU, dịch vụ được quản lý hoàn toàn với sự hỗ trợ của chuyên gia 24/7 và giá cả minh bạch không có phí truyền dữ liệu ra ngoài, giúp các nhóm AI mở rộng quy mô mà không gặp trở ngại về cơ sở hạ tầng.
Giải pháp Doanh nghiệp
GreenNode là nhà cung cấp cơ sở hạ tầng đám mây AI toàn diện, cung cấp các giải pháp GPU NVIDIA hiệu suất cao cho các công ty khởi nghiệp và doanh nghiệp. Nền tảng này cung cấp quyền truy cập tức thì vào các tài nguyên tiên tiến như GPU H100, cơ sở hạ tầng có thể mở rộng và sự hỗ trợ chuyên môn từ AI Lab. Tập trung vào hiệu quả chi phí và hiệu suất, GreenNode giúp tăng tốc quá trình huấn luyện, tinh chỉnh và suy luận mô hình, với sự hiện diện mạnh mẽ tại Đông Nam Á.
Huấn luyện mô hình
Cerebras cung cấp nền tảng suy luận và huấn luyện AI nhanh nhất thế giới, được cung cấp bởi Wafer Scale Engine (WSE) mang tính cách mạng. Nền tảng này mang lại tốc độ và độ trễ thấp vô song cho các mô hình ngôn ngữ lớn mới nhất như Llama 4 và Qwen3, cho phép các ứng dụng AI thời gian thực cho nhà phát triển và doanh nghiệp thông qua API đám mây linh hoạt và triển khai tại chỗ.
Mô hình ngôn ngữ lớn
Unsloth là một thư viện mã nguồn mở hiệu suất cao được thiết kế để tăng tốc đáng kể việc tinh chỉnh các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Nó cho phép huấn luyện nhanh hơn tới 30 lần trong khi sử dụng ít hơn tới 90% bộ nhớ, giúp việc tùy chỉnh mô hình AI nâng cao có thể truy cập được trên phần cứng tiêu chuẩn.
Học máy
GPUX là một nền tảng đám mây GPU phi tập trung và không máy chủ dành cho việc suy luận mô hình AI nhanh chóng và giá cả phải chăng. Nó cho phép các nhà phát triển chạy mô hình qua API và chủ sở hữu GPU kiếm tiền bằng cách đóng góp phần cứng của họ vào mạng P2P.
Triển khai mô hình
Runpod là một nền tảng đám mây được thiết kế cho AI và học máy, cung cấp khả năng tính toán GPU có thể mở rộng để triển khai, huấn luyện và chạy các mô hình AI. Nó cung cấp GPU không máy chủ, các mẫu dựng sẵn và giá cả hiệu quả về chi phí để đơn giản hóa toàn bộ quy trình phát triển AI, từ ý tưởng đến sản xuất.
Học máy
Denvr Dataworks cung cấp một nền tảng đám mây AI hiệu suất cao để huấn luyện, suy luận và khoa học dữ liệu. Nền tảng này cung cấp cơ sở hạ tầng tích hợp theo chiều dọc với các dịch vụ tính toán GPU theo yêu cầu và chuyên dụng. Được thiết kế riêng cho các nhà phát triển và công ty khởi nghiệp, nó có Chương trình Ascend, cung cấp các khoản tín dụng tính toán đáng kể để đẩy nhanh sự đổi mới AI.
Đào tạo mô hình
Nebius là một nền tảng đám mây hiệu suất cao được thiết kế đặc biệt cho AI và học máy. Nền tảng này cung cấp quyền truy cập vào các GPU NVIDIA mới nhất, các cụm có thể mở rộng với mạng InfiniBand và các dịch vụ được quản lý hoàn toàn như Kubernetes và Slurm, cho phép đào tạo, tinh chỉnh và suy luận mô hình AI liền mạch ở mọi quy mô.
Học máy
Cloudflare là một nền tảng đám mây kết nối toàn cầu cung cấp một bộ dịch vụ toàn diện về bảo mật, hiệu suất và độ tin cậy. Nó bảo vệ các trang web và ứng dụng khỏi các mối đe dọa trực tuyến bằng WAF và giảm thiểu DDoS, tăng tốc độ phân phối nội dung qua CDN toàn cầu của mình, và cung cấp một nền tảng không máy chủ cho các nhà phát triển để xây dựng và triển khai các ứng dụng, bao gồm cả các dịch vụ được hỗ trợ bởi AI tại biên.
Serverless
Awan LLM là một nền tảng API suy luận LLM hiệu quả về chi phí và không bị giới hạn dành cho các nhà phát triển và người dùng chuyên nghiệp. Nền tảng này cung cấp khả năng tạo token không giới hạn với một khoản phí hàng tháng cố định, loại bỏ chi phí tính theo token. Nền tảng cung cấp quyền truy cập vào các mô hình phổ biến như Meta Llama 3.1 mà không bị kiểm duyệt, chạy trên phần cứng hiệu suất cao do chính họ sở hữu.
Nền tảng API
Banana là một nền tảng GPU không máy chủ được thiết kế cho các nhà phát triển AI để triển khai và mở rộng các mô hình học máy cho suy luận. Nó cung cấp các tính năng như GPU tự động co giãn, giá tính toán theo chi phí và một bộ công cụ DevOps đầy đủ. Xin lưu ý: Nền tảng Banana đã chính thức ngừng hoạt động vào ngày 31 tháng 3 năm 2024 và không còn hoạt động.
Học máy
Paperspace là một nền tảng điện toán đám mây hiệu suất cao được thiết kế cho AI và Học máy. Nó cung cấp quyền truy cập dễ dàng vào các GPU đám mây mạnh mẽ, sổ tay Jupyter được quản lý và một nền tảng MLOps hoàn chỉnh (Gradient) để xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình. Lý tưởng cho các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và doanh nghiệp muốn tăng tốc quy trình làm việc AI của họ mà không cần phải quản lý cơ sở hạ tầng phức tạp.
Học máy
Float16.cloud là một nền tảng GPU không máy chủ được thiết kế để tăng tốc phát triển AI. Nó cung cấp quyền truy cập tức thì vào các GPU H100 hiệu suất cao với thanh toán theo giây, không cần thiết lập và không có khởi động nguội. Các nhà phát triển có thể triển khai các LLM mã nguồn mở, huấn luyện mô hình và chạy các khối lượng công việc AI trực tiếp từ các kịch bản Python mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng.
Nền tảng dưới dạng dịch vụ (PaaS)Các công cụ Điện toán đám mây AI là các nền tảng tận dụng học máy để tự động hóa việc quản lý và tối ưu hóa cơ sở hạ tầng đám mây. Những công cụ này phân tích lượng lớn dữ liệu vận hành, chẳng hạn như số liệu, nhật ký và báo cáo chi phí, để xác định các mẫu và dự đoán nhu cầu trong tương lai. Chúng cung cấp các đề xuất thông minh để tiết kiệm chi phí, cải thiện hiệu suất và tăng cường bảo mật, giảm đáng kể nỗ lực thủ công cần thiết để duy trì các môi trường đám mây phức tạp. Cách tiếp cận chủ động này giúp các tổ chức cải thiện độ tin cậy, kiểm soát chi tiêu và củng cố tình hình bảo mật của họ trên các nền tảng như AWS, Azure và GCP.
Các công cụ này chủ yếu được sử dụng bởi các kỹ sư DevOps, kỹ sư đảm bảo độ tin cậy của trang web (SRE), chuyên gia FinOps và quản trị viên CNTT. Chúng đặc biệt có giá trị đối với các tổ chức có triển khai quy mô lớn, năng động hoặc đa đám mây, nơi việc giám sát thủ công là không thực tế. Các kịch bản phổ biến bao gồm quản lý cụm Kubernetes, tối ưu hóa chi phí hàm không máy chủ và bảo mật các ứng dụng gốc đám mây.
Khi chọn một công cụ Điện toán đám mây AI, hãy xem xét khả năng tương thích của nó với các nhà cung cấp đám mây của bạn (ví dụ: AWS, Azure, Google Cloud). Đánh giá chiều sâu của phân tích do AI điều khiển về chi phí, hiệu suất và bảo mật. Đánh giá khả năng tự động hóa, tích hợp với chuỗi công cụ hiện có của bạn (như Slack hoặc Jira), và sự rõ ràng của báo cáo và giao diện người dùng. Cuối cùng, hãy xem xét mô hình định giá và liệu nó có phù hợp với quy mô hoạt động của bạn hay không.
Đội ngũ FinOps của một công ty khởi nghiệp SaaS đang phát triển nhanh chóng được giao nhiệm vụ kiểm soát hóa đơn AWS tăng nhanh mà không làm chậm quá trình phát triển. Họ triển khai một công cụ điện toán đám mây AI liên tục quét môi trường của họ. Mô hình AI của công cụ xác định các phiên bản EC2 chưa được sử dụng hết và đề xuất giảm kích thước chúng. Nó cũng tự động chấm dứt các tài nguyên mồ côi, không được gắn thẻ còn sót lại từ các bài kiểm tra phát triển. Trong tháng đầu tiên, các hành động tự động và đề xuất khả thi của công cụ đã giúp công ty khởi nghiệp giảm hơn 20% chi tiêu cho đám mây, mang lại sự cứu trợ ngân sách quan trọng trong khi vẫn duy trì hiệu suất.
Đội ngũ SRE của một trang web thương mại điện tử sử dụng một công cụ giám sát AI để ngăn chặn sự cố ngừng hoạt động trong các mùa mua sắm cao điểm. Công cụ này học đường cơ sở hiệu suất bình thường của ứng dụng của họ, bao gồm việc sử dụng CPU, bộ nhớ và thời gian phản hồi API. Trong một đợt giảm giá chớp nhoáng, AI phát hiện ra một mẫu rò rỉ bộ nhớ bất thường trong một vi dịch vụ cụ thể mà các cảnh báo dựa trên ngưỡng truyền thống sẽ bỏ lỡ. Đội ngũ được thông báo ngay lập tức qua Slack, cho phép họ triển khai bản vá trước khi sự cố leo thang thành sự cố toàn trang web, do đó bảo vệ doanh thu và trải nghiệm của khách hàng.
Một công ty fintech phải duy trì một tư thế bảo mật nghiêm ngặt để tuân thủ các quy định. Họ sử dụng một công cụ bảo mật đám mây được hỗ trợ bởi AI để phân tích nhật ký hoạt động của người dùng và lưu lượng mạng trong thời gian thực. Mô hình AI xác định thông tin đăng nhập của một nhà phát triển đang được sử dụng từ một vị trí địa lý bất thường và cố gắng truy cập dữ liệu sản xuất nhạy cảm. Hành vi bất thường này kích hoạt một cảnh báo ưu tiên cao. Đội ngũ bảo mật có thể nhanh chóng điều tra, xác nhận tài khoản bị xâm phạm và thu hồi quyền truy cập, ngăn chặn một vụ vi phạm dữ liệu tiềm tàng trước khi bất kỳ thông tin nhạy cảm nào bị lấy đi.
Một nhóm phát triển phần mềm chạy các vi dịch vụ của họ trên một cụm Google Kubernetes Engine (GKE), nhưng gặp khó khăn với việc phân bổ tài nguyên, dẫn đến lãng phí tài nguyên hoặc các vấn đề về hiệu suất. Họ tích hợp một công cụ đám mây AI phân tích các mẫu khối lượng công việc theo thời gian. Công cụ này cung cấp các đề xuất cụ thể để điều chỉnh các yêu cầu và giới hạn CPU và bộ nhớ cho mỗi pod. Bằng cách áp dụng các đề xuất do AI điều khiển này, nhóm đã giảm 30% mức tiêu thụ tài nguyên tổng thể của cụm đồng thời loại bỏ các vấn đề về điều tiết CPU đang ảnh hưởng đến độ trễ của ứng dụng.
Một doanh nghiệp toàn cầu vận hành khối lượng công việc trên cả Azure và GCP, khiến việc kiểm toán tuân thủ các tiêu chuẩn như SOC 2 trở thành một quy trình phức tạp và tốn thời gian. Họ áp dụng một nền tảng đám mây AI để tự động hóa việc giám sát tuân thủ. Công cụ này liên tục quét các cấu hình, chính sách truy cập và cài đặt lưu trữ dữ liệu so với các khung kiểm soát SOC 2 được xây dựng sẵn. Nó sử dụng AI để gắn cờ các vi phạm tiềm ẩn và tự động tạo ra các báo cáo chi tiết, sẵn sàng cho kiểm toán. Điều này giảm nỗ lực thủ công cho việc chuẩn bị kiểm toán từ vài tuần xuống còn vài ngày và cung cấp cho đội ngũ bảo mật một cái nhìn liên tục, thời gian thực về tình trạng tuân thủ của họ.
Một dịch vụ truyền phát video cần xử lý các đợt tăng đột biến lưu lượng không thể đoán trước trong các sự kiện trực tiếp mà không cần cung cấp quá nhiều tài nguyên và phát sinh chi phí quá mức. Họ triển khai một công cụ đám mây AI với tính năng tự động mở rộng quy mô dự đoán. Công cụ này phân tích dữ liệu xem lịch sử và xu hướng thời gian thực để dự báo nhu cầu cho một trận chung kết thể thao lớn sắp tới. Dựa trên dự đoán của mình, nó tự động bắt đầu mở rộng quy mô dung lượng máy chủ một giờ trước khi sự kiện bắt đầu, đảm bảo trải nghiệm mượt mà, không bị giật cho tất cả người dùng. Sau đỉnh điểm, nó giảm quy mô tài nguyên một cách thông minh hơn so với các bộ mở rộng quy mô dựa trên quy tắc, giúp tiết kiệm chi phí.
Công cụ Điện toán đám mây AI là các nền tảng phần mềm chuyên dụng sử dụng học máy và trí tuệ nhân tạo để tự động hóa và tối ưu hóa việc quản lý cơ sở hạ tầng đám mây. Thay vì dựa vào các cấu hình thủ công hoặc các quy tắc tĩnh, chúng phân tích dữ liệu lịch sử và thời gian thực để đưa ra các quyết định thông minh. Các chức năng chính bao gồm chủ động xác định các cơ hội tiết kiệm chi phí, phát hiện các bất thường về hiệu suất trước khi chúng gây ra sự cố ngừng hoạt động và tăng cường bảo mật bằng cách phát hiện hành vi bất thường. Chúng hoạt động như một lớp thông minh trên các dịch vụ đám mây như AWS, Azure hoặc GCP để cải thiện hiệu quả, độ tin cậy và bảo mật.
Việc chọn công cụ phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn. Hãy xem xét các yếu tố sau:
Sự khác biệt chính nằm ở cách tiếp cận của chúng. Các nền tảng quản lý đám mây truyền thống thường mang tính phản ứng và dựa trên quy tắc. Chúng dựa vào các ngưỡng được đặt thủ công (ví dụ: 'cảnh báo khi CPU vượt quá 80%') và cung cấp bảng điều khiển để phân tích thủ công. Các công cụ Điện toán đám mây AI mang tính chủ động và dự đoán. Chúng sử dụng học máy để tìm hiểu hành vi 'bình thường' của một hệ thống và có thể phát hiện các bất thường tinh vi không vượt qua ngưỡng cố định. Thay vì chỉ trình bày dữ liệu, chúng cung cấp các đề xuất nhận biết ngữ cảnh và có thể tự động hóa các tác vụ tối ưu hóa phức tạp, hoạt động hiệu quả như một nhà phân tích SRE hoặc FinOps tự động cho nhóm của bạn.
Mặc dù bất kỳ tổ chức nào sử dụng đám mây đều có thể hưởng lợi, những công cụ này mang lại giá trị lớn nhất cho các nhóm quản lý các môi trường phức tạp, quy mô lớn hoặc năng động. Những người hưởng lợi chính bao gồm:
Các công cụ AI tối ưu hóa chi phí đám mây thông qua một số phương pháp thông minh thay vì chỉ báo cáo đơn giản. Chúng thường thực hiện các hành động như:
