数字时代 ai算力面临成本困局
全球数字经济持续高速增长，带来了超大规模的计算需求，算力如同农业时代的水利、工业时代的电力，成为数字经济时代的关键生产力。其中，人工智能作为未来经济的代表，也极大地激发了产业智能化的生命力，并直接转化成为实际的生产力，在智慧城市、智能制造、智慧交通、智慧医疗、智慧教育等多个行业领域展现出了巨大的能量。
ai算力反映了一个国家的先进计算能力，中国ai算力发展水平快速提升。根据idc最新发布的《中国加速计算市场（2021年下半年）跟踪报告》，2021年全年，中国ai服务器市场规模同比增长68.6%。与此同时，超过九成的企业正在使用或计划在未来三年内使用人工智能，74.5%的企业期望在未来可以采用具备公用设施意义的人工智能公共算力基础设施。
ai算力供需市场高速发展，在基础理论、计算芯片/系统、算法模型/编程框架、行业赋能凯发在线的解决方案等方面均取得了长足的进步，但在ai算力的供给方面仍存在着巨大的成本和资源利用率挑战。
当前企业获取ai算力的方式主要有自建算力和租用算力。无论是自建还是租用ai算力都不能完全满足企业的ai算力需求。自建算力主要面临初次采购成本高、后续管理成本高，对企业自身的技术要求高等难题，而且受算力需求潮汐效应的影响，资源利用率和弹性伸缩能力都较低。租用算力虽然初次采购成本低，按需灵活，但使用过程中算力单价高，同时整体资源利用率低，企业长期投入成本同样居高不下。
趋动云——便宜好用的ai算力池化云
idc数据显示，以gpu为代表的加速卡拥有更多计算单元，更适合ai计算。也正因为此，加速服务器市场中gpu服务器占据 90%以上的市场份额。因此，解决了gpu算力池化，也就很大程度上解决了当前ai算力使用成本高和资源利用率低的难题。在ai算力和用户需求之间存在着一道巨大的鸿沟，而“填平”这道鸿沟的关键是gpu算力池化。
趋动科技即将正式发布的业内首个ai算力池化云服务——趋动云virtai cloud，依托趋动科技在算力资源池化和开发训练平台领域的深厚积累，通过软件定义算力，颠覆原有的ai应用直接绑定和调用物理算力资源的传统架构，将ai应用与物理算力资源解耦合，在近乎为零的性能损耗下，实现数据中心级的算力资源池化管理和弹性调度，显著提升整个资源池的利用率和管理灵活度。
趋动云virtai cloud以“连接算力·连接人”为使命，面向所有ai相关企业、科研院所和个人开发者构建人工智能开发和训练服务，为用户提供像“用水用电”一样方便的ai算力基础架构服务，同时又具有便宜高效的性价比优势，即使轻量级开发团队也能轻松实现ai应用的敏捷开发和迭代，让具有更低成本，更高效供给方式的ai算力资源为企业ai应用赋能、加速。
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