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【网络运算|分析篇】第一个 GPU 云

【网络运算|分析篇】第一个 GPU 云 七元宇宙
2024-08-11
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导读：“当我们开始时，我们向创业加速器 Y Combinator 推介的第一张幻灯片就是‘什么是 GPU？


“当我们开始时，我们向创业加速器 Y Combinator 推介的第一张幻灯片就是‘什么是 GPU？’”，Paperspace 创始人 Dillon Erb 回忆道。
2024 年，不太可能有人会提出这个问题，但 Paperspace 十年前成立时，云市场仍处于起步阶段。虽然超大规模提供商都已推出 GPU，但只有亚马逊的 AWS 提供 GPU - 微软 Azure 直到 2016 年才在其云上推出 GPU，谷歌直到 2017 年才推出 GPU。
“亚马逊有一个实例，但我认为我们是第一个完全采用 GPU 的云计算，”Erb 说。“现在很明显，但我们认为 GPU 将成为云计算的重要组成部分。”
作为专用 GPU 云提供商，Paperspace 很早就进入了该领域。但随着人工智能的风靡，该公司必须证明自己还不算太早，并且能够跟上 CoreWeave 和 Lambda 等相对较新的公司的步伐。
为此，该公司于 2023 年以 1.11 亿美元的价格收购了中端云提供商 DigitalOcean (DO)。“他们真正开创了以开发者为重点的先河，瞄准中低端市场的开发者和初创公司，”Erb 说。“一旦你变得非常强大，那么就会有更大的云服务可供选择。”
这一策略对 DO 来说已取得一定成功，截至撰写本文时，其市值为 30 亿美元 - 但增长也受到限制。通过专注于较小的交易和公司，它已成为超大规模企业的垫脚石。
尽管早在 2011 年就启动了业务，但 DO 基本上未能乘上企业云迁移浪潮，而这股浪潮推动了超大规模企业的收入增长。在 2021 年以 44.8 亿美元的估值在纽约证券交易所上市并获得投资者支持的第一年之后，该公司一直难以让市场相信它可以增长。
“他们发展的业务确实成功地瞄准了这一规模的客户，”Erb 反驳道。“我们现在有了更大的抱负，因为 GPU 或 AI 革命意味着小公司可以做更多的事情。我们正在努力，希望能够随着客户的成长而成长。”
他补充道：“这里有一个巨大的增长机会。公司内部每个人都在问‘我们如何才能让这家市值三四十亿美元的公司变成市值十倍的公司？’当然，随着每个人都在开发计算产品，人们担心最终会出现供需不匹配的情况。
“但我对此的强烈感觉是，只要观察一下这个领域，对计算的需求几乎是无限的。我们发明了这些非常酷的人工智能软件，可以满足所有需求。”
此类乐观评论与科技行业对人工智能未来的狂热乐观情绪相一致，但也有人担心现实最终会赶上人工智能的发展。
“我身处泡沫之中，”Erb 笑着说道。“但未来几年，计算需求将继续超过供应。计算领域发展势头迅猛，我们感觉自己是这个宇宙的中心，但很多人仍然没有意识到它的存在。”
随着人们对人工智能的热情达到狂热，很难真正衡量 Paperspace 和 DO 的实力。“目前，现实情况是，对计算的需求如此之高，如果你能把这些披萨盒堆放在架子上，人们就会来使用它们，”Erb 说。“这种情况会持续一段时间。”
GPU 短缺问题正在开始消退，尽管数据中心行业仍然无法足够快地建设和供电数据中心以满足需求，导致客户在选择合作伙伴时做出妥协。
当这种情况开始改善并且公司在选择提供商时能够更加明智时，Erb 希望开发人员的体验会变得尤为重要。

“这正是 DO 最擅长的，我们有数十万客户。面对极其复杂的超大规模企业，我们的宗旨始终是简单。”
同样，他认为，即使其他 AI 云急于部署更多 GPU，它们也很难赶上 DO 的云软件堆栈。“CoreWeave 或 Lambda 未来要做什么才能成为一家云计算公司？
“这实际上并不容易——你需要全球分布，你需要防火墙，你需要负载平衡器，等等。我认为 DO 在这里有点沉寂。我认为我们有能力成为这个市场上最好的公司之一。”
Paperspace 在三个数据中心运营，为 DO 15 个数据中心的规模增添了新的空间。目前尚不清楚有多少个站点将增加大量 GPU 空间——“我们不会试图将旧数据中心改造成新数据中心”——但 Erb 希望依靠公司的全球影响力来与其他 AI 云区分开来。“世界上每个人都在尝试做 AI，而不仅仅是美国。”
和业内其他公司一样，该公司扩张的速度在某种程度上取决于它能多快获得最新的 GPU，以及能获得多少 GPU。但由于该公司的许多客户规模较小，因此在旧设备中仍有机会。
“对于我们的客户群来说，很多人说‘我实际上不需要最新的 B100 或 B200’，”Erb 说。“他们不需要在四天内训练模型，他们可以在两周内完成，成本仅为原来的四分之一。实际上，我们仍有 Maxwell 一代 GPU（2014 年首次发布）正在生产中。尽管如此，我们正在大力投资下一代产品。”
与人工智能领域许多人的困境一样，Erb 认为不同代 Nvidia GPU 代表了人工智能计算碎片化的程度。“我希望 [除了 Nvidia] 之外还有更多选择，”他说。
Paperspace 是人们可以尝试 Graphcore 的 IPU 的第一个地方，但在与 Nvidia 竞争失败后，该公司一段时间以来一直濒临破产，上周被软银收购。
“我们早期的前提是，我们会更加不可知，并与 Cerebras、SambaNova 和 Groq 密切合作，”Erb 说。“我已经看到很多专门用于 transformer 的硬件问世。但我不确定我是否会押注 [Nvidia] 机器。”
对于训练，“99% 的时间都是 Nvidia，因为你无法说服人们学习新的堆栈”，Erb 说，但 Paperspace 创始人看到了新架构的机会“随着我们转向推理，如果你可以在后台换出 Groq，并且它的性价比更好，我认为你会看到一些下行压力。”
凭借全球业务和广泛的计算堆栈，Erb 希望 DO 能够对云行业施加自己的下行压力。“DigitalOcean 一直没有出现在这个生态系统中，”他说。“因此，如果我们能够迅速行动，将我们所做的和他们所做的最好的结合起来，我认为这是非常有吸引力的。”
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