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20万美金训商业级视频AI:云GPU实操

AI视频生成最近又火了一波,但很多人一算账就头疼。闭源模型训练动辄数百万美元,推理生成一段短视频的GPU小时数也居高不下。中小团队和创业者想自己做商业级质量,硬件门槛和运维成本直接卡死进度。好消息是,开源路线已经证明:通过精细数据筛选、分阶段训练和高压缩自编码器,总训练成本可以压到20万美元左右,性能却能和头部闭源产品掰手腕。Open-Sora 2.0...

云GPU推理:拆分服务KV优化实操

很多团队租了云GPU跑大模型推理,看着卡在那里却利用率上不去。看着监控,SM利用率常常只有二三十,甚至更低,钱却一分没少花。这不是卡不够强,而是推理本身的特性在作怪。推理分两段:prefill把长prompt或上下文一次性算完,生成KV cache;decode则一个token一个token往外吐。prefill偏计算密集,decode偏内存带宽。两者...

Meta入局智能体AI云GPU租赁实操

最近几周,云算力市场最热的动静,是Meta在推进自家“Meta Compute”计划。消息一出,相关股票波动明显。简单说,Meta打算把多余的AI算力拿出来对外提供,模式可能是托管模型访问,也可能是直接出租原始GPU资源。这不是空穴来风——公司CEO之前在股东大会上就提过类似想法,现在推进到了具体业务层面。Meta自己一边大规模自建、一边向外部租赁大量...

创业拿最新GPU:云端分成模式实操

最近算力圈动静不小。很多中小团队还在为最新GPU发愁:要么排队等几个月,要么价格高到试都不敢试。NVIDIA刚推的收入分成与信用支持模式,直接把这道坎降了一截。AI云提供商不用一次性掏满硬件成本,就能拿到大规模Grace Blackwell等集群,部署多租户AI工厂。云方卖服务,NVIDIA既拿标准产品收入,又分云端使用产生的收入。这结构让工厂能更快上...

智能体多轮循环:云GPU弹性调度实操

智能体不是单次调用,GPU得常开最近几个月,做AI应用的团队明显感觉到变化。以前调大模型,发个prompt、收个回复就结束。现在智能体一上线,规划、调工具、检查结果、再循环,一个任务动不动就跑十几二十轮。行业分析显示,这类代理式工作流单任务token消耗往往是普通聊天的5到30倍,有些复杂编码或企业场景甚至更高。结果就是GPU不再是“用完就关”的资源,...