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AI模型在云平台的资源需求

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理解问题AI模型在云平台的资源需求

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  • AI模型在云平台的资源需求包括计算资源、存储资源和网络资源。

计算资源

  • 高性能计算：AI模型训练和推理需要强大的计算能力，云平台需提供高性能的CPU/GPU资源。12
  • 分布式训练：支持大规模分布式训练，提高训练效率。6

存储资源

  • 海量数据存储：AI模型训练需要处理大量数据，云平台需提供大容量、高吞吐的存储服务。6
  • 数据管理：提供数据集管理、数据标注等智能数据生产服务。2

网络资源

  • 高带宽：AI模型训练和推理过程中需要高速的数据传输，云平台需提供高带宽网络。6
  • 弹性伸缩：根据业务需求动态调整资源，实现资源的弹性伸缩。2

其他资源

  • 模型管理：提供统一的模型管理和优化能力，支持模型的全周期管理。2
  • AI加速：内置AI加速服务，提供高性能模型训练、推理加速服务。2
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