UCloud นำเซิร์ฟเวอร์ตัวเร่ง AI Tianxi ของ Hygon ขึ้นคลาวด์สาธารณะ

ความเข้ากันได้กับ x86 อาจช่วยลดงานย้ายระบบ

UCloud และ Hygon ระบุว่า Tianxi สามารถทำงานร่วมกับระบบนิเวศ x86 ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมที่ใช้แพร่หลายในเซิร์ฟเวอร์ โดยมีซอฟต์แวร์สำเร็จรูปและเฟรมเวิร์กสำหรับการพัฒนาหลายล้านรายการที่สามารถทำงานบนแพลตฟอร์มนี้ได้ โดยลูกค้าไม่จำเป็นต้องสร้างโค้ดใหม่ทั้งหมดหรือแบกรับต้นทุนการย้ายระบบที่สูง

ความเข้ากันได้นี้มีความสำคัญต่อผู้ใช้คลาวด์ เพราะประโยชน์ของตัวเร่ง AI ไม่ได้ขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพฮาร์ดแวร์เพียงอย่างเดียว แต่ยังขึ้นอยู่กับว่าสามารถนำแอปพลิเคชัน เครื่องมือ และกระบวนการพัฒนาที่มีอยู่เดิมมาใช้งานได้ราบรื่นเพียงใด

รองรับทั้งการประมวลผลทั่วไปและการอนุมาน AI

เซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ Tianxi สามารถตั้งค่าความสามารถเร่งความเร็วแบบ Hygon DCU หรือหน่วยประมวลผลเชิงลึกแบบผสมผสานได้ UCloud วางตำแหน่งการใช้งานดังกล่าวไว้สำหรับการประมวลผลทั่วไปและการอนุมาน AI รวมถึงงานคลาวด์คอมพิวติ้ง การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ ระบบแนะนำและโฆษณา ตลอดจนการสร้างคอนเทนต์

จุดขายที่บริษัทระบุคือความยืดหยุ่น ลูกค้าสามารถเข้าถึงทั้งทรัพยากรประมวลผลทั่วไปและการเร่งความเร็ว AI ในสภาพแวดล้อมโครงสร้างพื้นฐานเดียวกัน แทนที่จะต้องจัดการตัวเร่ง AI ในฐานะทรัพยากรเฉพาะทางที่แยกออกจากระบบหลัก

รายละเอียดใดที่ยังไม่มีการเปิดเผย

ข้อมูลสาธารณะเกี่ยวกับการเปิดบริการครั้งนี้ยังไม่ตอบคำถามด้านการดำเนินงานหลายประการ โดย UCloud และ Hygon ยังไม่ได้เปิดเผยรายละเอียดต่อไปนี้

• จำนวนเซิร์ฟเวอร์หรือตัวเร่ง AI ที่ติดตั้ง
• ความสามารถในการประมวลผลรวมที่เปิดให้บริการ
• ราคาและเงื่อนไขการใช้งาน
• แผนขยายบริการไปยังภูมิภาคอื่น
• ประเภทอินสแตนซ์คลาวด์ที่เปิดให้เลือกโดยเฉพาะ
• บริการ AI แบบมีผู้ให้บริการจัดการให้ที่รองรับ

ดังนั้น คำว่า “ระดับขนาดใหญ่” จึงยังเป็นคำอธิบายในเชิงคุณภาพ ไม่ใช่ตัวเลขความจุที่เผยแพร่ต่อสาธารณะ การประกาศยืนยันว่าบริการ Tianxi พร้อมใช้งานบนคลาวด์สาธารณะใน Ulanqab แต่ยังมีข้อมูลไม่เพียงพอสำหรับเปรียบเทียบขนาด ต้นทุน ประสิทธิภาพ หรือพื้นที่ให้บริการกับแพลตฟอร์มอื่น

สรุปสำหรับผู้ใช้คลาวด์

การนำ Tianxi ขึ้นคลาวด์ของ UCloud มีความสำคัญเพราะทำให้ฮาร์ดแวร์ตัวเร่ง AI ที่พัฒนาในจีนเข้าถึงได้ผ่านคลาวด์สาธารณะ ลูกค้าจึงไม่ต้องเป็นเจ้าของเซิร์ฟเวอร์ที่อยู่เบื้องหลัง ขณะที่การรองรับ x86 และความสามารถเร่งความเร็ว DCU ถูกออกแบบมาเพื่อให้โครงสร้างพื้นฐานนำไปใช้กับซอฟต์แวร์เดิมและงานอนุมาน AI ได้ง่ายขึ้น

อย่างไรก็ตาม สำหรับผู้ซื้อและนักพัฒนา รายละเอียดที่จะมีความหมายในขั้นต่อไปคือความจุที่ติดตั้งจริง เงื่อนไขเชิงพาณิชย์ รูปแบบอินสแตนซ์ที่รองรับ และผลการทดสอบกับเวิร์กโหลดต่าง ๆ จนกว่าจะมีการเปิดเผยข้อมูลเหล่านี้ การประกาศครั้งนี้จึงควรถูกมองว่าเป็นหมุดหมายสำคัญด้านการเปิดให้ใช้งานและการสร้างระบบนิเวศ มากกว่าจะเป็นข้อมูลจำเพาะครบถ้วนของผลิตภัณฑ์คลาวด์ที่มีรายละเอียดเผยแพร่แล้ว