优化 AI 工作负载:谷歌云的技巧和窍门

主要观点:Google Cloud 宣布一系列新工具和功能,帮助组织降低 AI 工作负载成本并提高效率,以应对企业在优化 AI 支出同时保持性能和可扩展性的需求。
关键信息

  • 新功能聚焦计算资源优化、专用硬件加速和智能工作负载调度三个关键领域。
  • 提供多种策略选择,如 Vertex AI 的全托管服务、Cloud Run 与 GPU 支持的可扩展推理服务等。
  • 强调优化容器性能,通过外部存储模型减少容器启动时间和提高扩展效率。
  • 存储选择很关键,推荐不同类型存储用于不同规模的 AI 工作负载。
  • 重视动态工作负载调度和未来预留,确保资源获取和优化采购流程。
  • 最后通过定制磁盘镜像提高部署效率。
    重要细节
  • Google Cloud 的 AI 产品副总裁称新功能可提供更高效的机器学习训练和推理方式。
  • AWS 在 SageMaker 平台引入新成本感知工具,Azure 通过 Azure Machine Learning 增强 AI 服务。
  • 三者都强调 hybrid 灵活性、存储优化和 GPU 加速以给企业更多控制。
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