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软银推出了Infrinia AI Cloud OS,这是一个用于运营AI数据中心的软件栈,能够自动化基础设施管理并为大语言模型提供推理服务。
该软件处理从BIOS配置到GPU平台上Kubernetes管理的各项任务,包括英伟达的GB200 NVL72。
软银在声明中表示:"通过部署Infrinia AI Cloud OS,AI数据中心运营商可以在多租户环境中构建Kubernetes即服务(KaaS),以及作为自己GPU云服务一部分的推理即服务(Inf-aaS),后者通过API提供大语言模型推理功能。"
该公司表示,开发这款软件是为了解决运行GPU云服务所涉及的操作复杂性。
此外,该公司在声明中补充说,与定制解决方案或内部开发相比,该软件栈预计将降低总拥有成本(TCO)以及运营负担。
Forrester副总裁兼首席分析师Charlie Dai表示,这次发布标志着软银从硬件扩展到GPU云软件层。Dai说:"这将软银从纯基础设施运营商提升为AI原生平台级竞争者。"
核心功能特性
据软银介绍,该软件提供两个主要服务。Kubernetes即服务组件自动化从BIOS和RAID设置到操作系统、GPU驱动程序、网络、Kubernetes控制器和存储的整个堆栈。
根据公告,当用户创建、更新或删除集群时,它使用英伟达NVLink和内存分配重新配置物理连接。软银表示,系统根据GPU邻近性和NVLink域配置分配节点以减少延迟。
Dai指出,企业目前面临复杂的GPU集群配置、Kubernetes生命周期管理、推理扩展和基础设施调优挑战,这些都需要深厚的专业知识。
他说,软银的自动化方法通过处理BIOS到Kubernetes配置、优化GPU互连以及将推理抽象为基于API的服务来解决这些痛点。Dai表示,这使团队能够专注于模型开发而不是基础设施维护。
推理即服务组件让用户通过选择大语言模型来部署推理服务,无需配置Kubernetes或底层基础设施。软银表示,它提供OpenAI兼容的API,并在包括GB200 NVL72在内的平台上跨多个节点扩展。
根据公告,该软件包括通过加密通信实现的租户隔离、自动化系统监控和故障转移,以及用于连接门户、客户管理和计费系统的API。
市场竞争格局
此次发布使软银能够在预计从2025年的82.1亿美元增长到2030年的266.2亿美元的市场中竞争。
软银面临来自超大规模云提供商和专业GPU供应商的竞争。AWS、微软Azure和谷歌云分别通过EKS、AKS和GKE提供支持GPU的托管Kubernetes服务。包括CoreWeave、Lambda Labs和RunPod在内的专业提供商已经构建了针对类似运营挑战的Kubernetes原生平台。
CoreWeave运营着45000个GPU,是英伟达首个Elite级云服务提供商。据Contrary Research称,Lambda Labs在2024年创造了4.25亿美元的收入,并以每小时2.49美元的价格提供H100实例。
Dai表示,软银以软件为中心的方法标志着竞争优势从GPU可用性向平台自动化的转变。他说:"随着GPU即服务需求加速,差异化越来越依赖于智能编排、推理抽象和集成的AI生命周期工具。"Dai表示,市场正在向全栈AI原生云平台而非原始计算配置方向发展。
未来部署计划
软银计划首先在自己的GPU云服务中部署该软件,然后扩展到外部客户。该公司表示,Infrinia团队旨在将软件部署到海外数据中心和云环境。
软银总裁兼首席执行官宫川潤一在声明中说:"AI基础设施的进步不仅需要GPU服务器和存储等物理组件,还需要整合这些资源并使其能够灵活大规模交付的软件。"软银表示,与定制解决方案或内部开发相比,该软件旨在降低总拥有成本和运营负担。该公司没有透露定价或可用性细节。
Q&A
Q1:Infrinia AI Cloud OS是什么软件?
A:Infrinia AI Cloud OS是软银推出的AI数据中心运营软件栈,能够自动化基础设施管理并为大语言模型提供推理服务。该软件处理从BIOS配置到GPU平台上Kubernetes管理的各项任务,包括英伟达的GB200 NVL72。
Q2:这个软件能解决什么问题?
A:该软件主要解决运行GPU云服务的操作复杂性问题。它通过自动化BIOS到Kubernetes配置、优化GPU互连以及将推理抽象为基于API的服务,让团队能够专注于模型开发而不是基础设施维护,同时降低总拥有成本。
Q3:软银在GPU云服务市场面临哪些竞争?
A:软银面临来自AWS、微软Azure、谷歌云等超大规模云提供商的竞争,以及CoreWeave、Lambda Labs、RunPod等专业GPU供应商的挑战。市场正从单纯的GPU可用性竞争转向平台自动化和智能编排的全栈AI原生云平台竞争。
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