fr.wedoany.com Rapport : Gabia (가비아) propose une configuration d'intelligence artificielle (IA) infrastructure hybride combinant des serveurs GPU physiques et un environnement cloud, afin de réduire la charge financière des entreprises.
Gabia a annoncé le 9 courant le lancement d'une configuration cloud hybride liant « Hébergement de serveurs GPU » et « Cloud Gabia », dont l'objectif est de séparer les phases d'apprentissage, d'inférence et d'exploitation des services d'IA, réduisant ainsi simultanément les coûts d'investissement initiaux et d'exploitation.
Récemment, avec l'expansion des services d'IA générative, la demande en GPU a explosé, alourdissant la charge des coûts d'infrastructure pour les entreprises. Construire directement des GPU hautes performances entraîne des coûts d'investissement initiaux élevés, tandis qu'une exploitation entièrement dans le cloud génère des frais de location continus. Ainsi, une configuration d'infrastructure rentable devient un nouveau défi.
Pour alléger cette charge, la configuration hybride proposée par Gabia confie les calculs hautes performances (comme l'apprentissage IA et le traitement graphique) à un serveur GPU physique basé sur RTX 4090, tandis que l'exploitation continue des services et la gestion du trafic sont assurées par le serveur cloud. La société explique que de cette manière, les entreprises peuvent utiliser des GPU hautes performances sans investissement initial massif et ajuster les ressources de manière flexible en fonction de l'évolution des besoins des services.
L'utilisation concrète varie selon les caractéristiques métier. Pour une entreprise de services de génération d'images, elle peut générer en masse des images sur un serveur GPU physique, puis migrer les résultats vers le cloud pour fournir un service stable. Une entreprise de développement de modèles d'IA peut utiliser le GPU physique uniquement pendant la phase d'apprentissage à grande échelle, tandis que l'inférence et les services continus sont exploités dans le cloud, réduisant ainsi les coûts. Les entreprises exploitant des services d'inférence en temps réel peuvent également connecter le serveur GPU uniquement lors du développement de nouveaux modèles, améliorant ainsi l'efficacité de l'infrastructure.
Pour célébrer ce lancement, Gabia propose également une promotion : jusqu'au 30 septembre, les nouveaux clients demandeurs peuvent recevoir un crédit Cloud Gabia équivalent au montant payé pour l'hébergement du serveur GPU. Cette offre s'adresse aux nouveaux clients souhaitant utiliser à la fois du matériel hautes performances et le cloud, ou envisageant de réduire les coûts d'infrastructure et de réaliser une double activité.
Oh Seok, chef de l'équipe Cloud Business de Gabia, a déclaré que cette configuration vise à aider les entreprises à sortir du dilemme « construire soi-même ou tout passer dans le cloud », en optimisant les ressources par phase de travail pour maximiser l'efficacité. Il a ajouté qu'avec près de 30 ans d'expérience en exploitation d'infrastructures, l'entreprise mettra tout en œuvre pour soutenir les clients dans la construction d'un environnement d'infrastructure IA sécurisé et économique, sans barrière d'entrée initiale.
