当询问任何企业 CTO 他们希望从 AI 基础设施中获得什么时，总有一个优先事项排在首位：
“它需要与我们现有的系统无缝集成。”
这是一个合理的期望。理论上，AI 工作负载应该接入你现有的基础设施，基于你的数据进行训练，并在全球系统之间无缝扩展。
但实际上，这一愿景很少能够实现。
即插即用人工智能的承诺背后，隐藏着企业基础设施中最持久、最昂贵的幻想之一——人工智能系统可以像应用程序一样被采用，而无需考虑集成的复杂性。
事实是，企业环境高度碎片化。大多数企业架构设计时从未考虑过大规模人工智能。遗留系统、混合部署、数据孤岛和多样化工具都阻碍了无缝部署。
当谈到租用 GPU（访问计算的最常见方法）时，复杂性只会增加。
便捷的幻觉：租用 GPU 并非即插即用
过去十年，大多数开发者和 AI 团队都转向中心化云服务提供商，租用 GPU 基础设施。其吸引力显而易见：无需购买硬件即可立即获得强大的计算能力。
但便利往往伴随着隐性成本。
在大多数主流云平台中，租用的 GPU 都配置在共享的虚拟化环境中。您可能可以使用合适的芯片，但它并非专用于您的工作负载。性能参差不齐。基础设施供不应求。存储和网络选项有限。即使一切技术上都“正常”，实际性能也往往无法达到预期。
更重要的是，这些环境针对的是供应商锁定，而非跨平台互操作性。如果你的模型在一个云中训练，而需要在其他地方进行推理，或者跨区域移动数据，那么成本和摩擦就会迅速累积。
对于需要一致性、控制力和可组合性的公司来说，租用 GPU 基础设施不再是一种解决方案，而是一种限制。
所有权权衡：裸机提供电力，但需要付出代价
另一种选择是购买或租赁裸机 GPU 基础设施。对于需要完全控制的企业来说，这种方法消除了虚拟化的许多痛点：
- 专注的性能，没有“ 邻居争端 ”问题
- 完全控制存储、网络和资源分配
- 可预测的训练和推理吞吐量
但裸机也有其自身的局限性。前期需要大量的资本投入。采购和部署周期很长。维护和升级周期持续不断。而且地理灵活性有限——这意味着通常无法在数据或客户所在地进行部署。
这就带来了一个艰难的选择：租用 GPU 并牺牲控制权，还是购买硬件并承担基础设施管理的全部成本和复杂性。
Aethir 正在重新定义这个方程式。
Aethir：无需承担裸机负担即可获得裸机性能
Aethir 通过分散的可组合模型提供企业级 GPU 基础设施，该模型将云的灵活性与裸机的性能融为一体，而无需权衡两者。
我们从头开始设计我们的平台，以支持高性能 AI 工作负载，而无需团队重新构建他们的管道或工作流程。
方法如下：
1. 专用裸机访问——即服务 我们的基础架构基于物理 GPU 运行——无需虚拟化，无需超额认购。您将获得基于 NVIDIA HGX H100 参考架构构建的专用节点，能够从单个 GPU 扩展到 4,096 个 GPU 的集群。所有这一切都无需资本支出。
2. 与领先的 AI 框架原生集成 Aethir 与 TensorFlow、PyTorch、JAX 和其他流行的机器学习框架完全兼容。这意味着您的团队可以无需修改地使用其现有的模型、工具链和编排系统。
3. 与您的堆栈相一致的存储和网络 我们与高性能存储选项无缝集成，并提供先进的网络结构（包括 RoCE 和 Infiniband 替代方案），支持实时推理、低延迟训练和多节点横向扩展而没有瓶颈。
4. 全球部署，本地管控。Aethir 的 GPU 覆盖全球 20 多个地点，部署时间不到两周，让企业能够在靠近数据、用户或监管边界的地方运行工作负载。
5. 定价透明，无带宽费用。 与传统提供商不同，Aethir 免除了数据出站和节点间传输的带宽费用。这意味着没有意外费用，并且可以自由地跨系统移动数据，且不会受到任何处罚。
重新思考基础设施的适应性而非控制力
即插即用的AI只是一个便捷的神话。企业AI基础设施的未来不在于那些承诺便捷的工具，而在于那些能够提供可组合性的平台。
适应性强的基础架构不仅能连接到您现有的环境，还能根据环境进行调整。它支持各种框架，允许您自带工具，与云原生系统无缝集成，并能随着您的工作负载不断发展。
它并不强迫人们遵守规定，而是促进合作。
这就是 Aethir 架构背后的理念。我们不会规定您的堆栈应该是什么样子。我们支持现有的工作方式，并提供进一步提升的性能和可扩展性。
为什么重要
企业 AI 的发展步伐并未放缓。模型规模越来越大，训练周期也越来越紧凑。大规模实时推理正在成为常态，而非例外。
在这种环境下，基础设施摩擦不仅仅是一种不便，而是一种阻碍。
Aethir 消除了这种摩擦。我们兼具裸机的性能和云的灵活性，中间件的集成和全球平台的覆盖范围，以及去中心化规模的成本效率和企业级 SLA 的可预测性。
这不是即插即用，而是构建和扩展——充满信心。了解 Aethir 如何支持enterprise.aethir.com或点击此处联系我们的团队。
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