Die 1-Milliarde-Dollar-Cloud-Infrastruktur von Voltage Park zielt auf den Mangel an ML-Rechnern ab

In einem ehrgeizigen Unterfangen, die Rechenlücke im Bereich ML (Machine Learning) zu schließen, hat Voltage Park enthüllt eine beeindruckende Cloud-Infrastruktur für die KI-Entwicklung am 29. Oktober 2023. Das aktuelle Marktszenario ist von einem gravierenden Mangel an fortschrittlichen ML-Rechenressourcen geprägt, wobei Start-ups, Forscher und große KI-Labore um den Erwerb oder die Vermietung der neuesten Chips für das ML-Training konkurrieren. Diese Knappheit, die nur die gut ausgestatteten Menschen begünstigt, erstickt Innovationen auf breiter Front erheblich.

Eric Park, der CEO von Voltage Park, unterstrich die negativen Auswirkungen dieses Rechenmangels auf KI-Innovatoren und erklärte: „ML-Teams und KI-Gründer müssen Monate warten oder exorbitante Beträge zahlen, um auf die neueste Hardware zum Trainieren ihrer Modelle zuzugreifen. Wir hoffen, dieses Ungleichgewicht zu beseitigen und die Spitzenarbeit im Bereich KI zu beschleunigen.“

Navigieren im ML-Compute-Sumpf

Der ML-Computing-Markt ist mit zahlreichen Herausforderungen konfrontiert:

Langfristige Verträge: Die meisten Anbieter setzen starre Verträge durch, die Unternehmen dazu verpflichten, große Rechencluster über mehrere Jahre zu leasen – ein Szenario, das für kleinere Unternehmen, die mehr Flexibilität wünschen, alles andere als ideal ist.

Verfügbarkeit: Längere Vorlaufzeiten für diejenigen, die kauffähig sind, lassen sie warten, während die Konkurrenz vorrückt.

Kosten: Hohe GPU-Mietpreise von großen Cloud-Anbietern werden für Start-ups und Forschungslabore oft unerschwinglich, insbesondere für Teams, die sich mit größeren Modellen beschäftigen, bei denen Kosteneffizienz von entscheidender Bedeutung ist.

Enthüllung der Cloud-Ausdehnung von Voltage Park

Die Infrastruktur von Voltage Park gilt als eine der größten ML-Computing-Clouds weltweit und hat einen Wert von satten 1 Milliarde US-Dollar. Sie umfasst etwa 24,000 NVIDIA H100-GPUs. Die mit 80 GB H100 SXM5-GPUs ausgestatteten Cluster sind vollständig mit 3.2T InfiniBand verbunden und bieten zunächst Bare-Metal-Zugriff für Großanwender, die Spitzenleistung benötigen. Die Roadmap umfasst die Ausweitung der Unterstützung für kurzfristige Mietverträge und stundenweise Abrechnung sowie die Integration von Tools wie Slurm, Kubernetes und Mosaic für die nahtlose Integration in bestehende Schulungsrahmen.

Voltage Park, eine Tochtergesellschaft des vom Ripple-Mitbegründer Jed McCaleb gegründeten Navigation Fund, hat bereits Dienste für namhafte KI-Firmen wie Imbue aufgenommen und befindet sich in der Abschlussphase für andere führende KI-Unternehmen wie Character.ai und Atomic AI. Die gesamte Rechenkapazität soll Anfang nächsten Jahres betriebsbereit sein.

Kanjun Qiu, CEO von Imbue, lobte Voltage Park dafür, dass es einen schnelleren Zugriff auf wichtige Rechenressourcen ermöglicht und dadurch die Leistung des Modelltrainings erheblich steigert.

Während sich die Infrastruktur weiter entwickelt, bittet Voltage Park um Feedback potenzieller Kunden, um die Cluster so anzupassen, dass sie eine Vielzahl von Anwendungsfällen abdecken, die von Experimenten, Schulungen, Feinabstimmungen bis hin zu Schlussfolgerungen reichen.

Bildquelle: Shutterstock

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• Quelle: https://Blockchain.News/news/voltage-parks-1-billion-cloud-infrastructure-targets-ml-compute-shortage