Together AI
Together AI 是一个领先的开发者云平台，提供快速、经济高效的基础设施来运行、微调和训练开源生成式AI模型。它提供超过200种模型的广泛库、无服务器推理API、可定制的微调功能和专用GPU集群，为构建和扩展AI应用创建了端到端的解决方案。
Together AI 是一个领先的开发者云平台，提供快速、经济高效的基础设施来运行、微调和训练开源生成式AI模型。它提供超过200种模型的广泛库、无服务器推理API、可定制的微调功能和专用GPU集群，为构建和扩展AI应用创建了端到端的解决方案。
关于 GPU基础设施
GPU基础设施是通过云服务提供对强大图形处理单元（GPU）按需访问的服务，是云计算的一个专门分支。这些平台专为大规模并行处理而设计，利用每个GPU内的数千个核心来加速计算密集型任务。该基础设施对于训练复杂AI模型、运行大规模科学模拟和渲染高保真图形至关重要，提供了传统基于CPU的服务器无法比拟的可扩展算力。它使开发者和研究人员能够解决复杂问题，而无需承担本地硬件的高昂成本和维护负担。
核心功能
- 高性能GPU：提供专为AI和高性能计算（HPC）工作负载优化的企业级GPU（如NVIDIA A100, H100）。
- 可扩展集群：能够配置和连接多个GPU，无论是在单个服务器内还是跨网络，以执行分布式计算任务。
- 预配置环境：提供即用型软件栈，包含必要的驱动程序、CUDA库以及TensorFlow、PyTorch等流行机器学习框架。
- 高速网络：低延迟、高带宽的互连，对于多节点训练和模拟中的高效数据传输至关重要。
- 灵活的定价模型：提供按需付费、预留实例和竞价实例等选项，以根据工作负载模式优化成本。
适用场景
GPU基础设施对于科技、科研、娱乐和金融等行业至关重要。AI研究人员用它来训练大型语言模型（LLM）和计算机视觉系统。工程师和科学家则用它运行药物发现、气候建模和材料科学等领域的复杂模拟。视觉特效工作室和游戏开发者利用它进行照片级渲染和实时图形处理。
选择要点
选择供应商时，应评估其提供的具体GPU型号及其性能指标（显存、核心数）。考量平台的可扩展性以及用于多GPU设置的网络互连质量。检查可用的软件生态系统和管理工具，确保兼容性和易用性。最后，比较不同的定价模型，为您的特定计算需求找到最具成本效益的解决方案。
GPU基础设施应用场景
训练大规模AI模型
一个正在开发新型大型语言模型（LLM）的AI研究团队需要巨大的计算能力。他们没有购买和维护价值数百万美元的服务器集群，而是利用云GPU基础设施提供商。他们配置了一个由数百个互连的NVIDIA H100 GPU组成的集群。通过使用带有PyTorch和分布式训练库的预配置环境，他们可以在几周内完成模型训练，而不是几个月。按需付费模式使他们能够在密集训练阶段扩展资源，之后再缩减，从而优化了研究预算。
高性能科学计算
一个大学研究实验室正在运行复杂的流体动力学模拟来模拟气候变化。这些模拟需要在庞大的数据集上求解偏微分方程。通过使用GPU基础设施平台，研究人员可以访问具有多个高显存GPU的实例。这种并行处理能力将传统CPU集群上需要数月的模拟时间缩短到几天。他们可以运行更多迭代，测试不同的假设，并更快地发表研究成果，从而在不需要专用超级计算机的情况下加速科学发现。
用于VFX和动画的照片级3D渲染
一家视觉特效（VFX）工作室正在制作一部有大量CGI需求的电影。在本地工作站上渲染单帧可能需要数小时。通过使用云GPU基础设施，该工作室可以按需启动一个由数百个GPU实例组成的渲染农场。他们将渲染任务提交到这个农场，农场会并行处理帧。这极大地将整个序列的渲染时间从几周缩短到一天。这使得艺术家能够更快地迭代镜头并满足紧张的制作期限，同时只需为实际使用的计算时间付费。
加速大数据分析与处理
一家金融服务公司每天需要分析数TB的市场数据以识别交易模式。传统的基于CPU的处理速度太慢，无法提供及时的见解。他们采用了一个在云基础设施上运行的GPU加速分析平台。通过使用像RAPIDS这样在GPU上运行并模仿流行数据科学API的库，他们的数据科学家可以在几分钟内处理和可视化海量数据集，而不是几小时。这种加速使得实时风险评估和以前不可能实现的算法交易策略成为可能。
开发和托管云游戏服务
一家初创公司旨在推出云游戏服务，允许用户将高端游戏流式传输到任何设备。这需要强大的服务器，能够实时渲染游戏图形并以低延迟流式传输视频输出。他们在GPU基础设施平台上构建服务，使用配备游戏级GPU的实例。这使他们能够为成千上万的并发用户提供流畅、高保真的游戏体验，而无需玩家拥有昂贵的硬件。云区域的全球可用性也帮助他们最大限度地减少了全球玩家的延迟。
计算药物发现与基因组学研究
一家生物技术公司正在通过模拟蛋白质折叠和分子对接来寻找新的候选药物。这些任务在标准计算机上计算量巨大，几乎无法进行。通过利用GPU基础设施，他们的计算化学家可以同时对数千种潜在化合物进行大规模并行模拟。这将识别有希望进行进一步实验室测试的候选药物的时间从数年缩短到几周。云平台的安全性和可扩展性也确保了他们敏感的研究数据得到保护，同时提供了必要的计算能力。