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Atlas 910B
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通过优化数据传输效率降低GPU计算租赁成本
本文讨论了优化GPU计算租赁中的数据传输效率，这是降低AI工作负载成本和提高性能的关键因素。文章强调，GPU计算通常按小时计费，数据加载瓶颈成为一项重大的隐藏成本。文章提出了三种优化策略：通过从传统的网络文件系统（NFS）迁移到NVMe-oF全闪存阵列来增强存储架构；利用RDMA等网络协议绕过CPU和操作系统开销；以及实施缓存分层，将频繁访问的数据移近GPU。
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LLM计算成本优化取决于动态扩展和SLA指标
优化LLM计算租赁成本需要关注动态扩展策略而非静态按需分配，尤其是在处理长上下文推理时。关键在于确保存储层能够支持弹性扩展的读取带宽需求，正如明溪科技的测试所示。除了单价，诸如首个Token时间（TTFT）、稳态吞吐量和长尾稳定性等关键服务水平协议（SLA）指标对于准确确定所需GPU数量和避免隐藏成本至关重要。