我们做了国内首个 Serverless GPU 产品
步入 2025 年,AI 应用的蓬勃发展让我们见证了技术变革的力量,但作为深耕 AI 领域的开发者,我们却在实际部署中屡屡碰壁——要么是高昂的 GPU 租赁成本让项目举步维艰,要么是传统云服务的刚性供给无法匹配波动性需求,亦或是复杂的基础设施管理消耗了大量精力。我们深知,这些痛点不仅困扰着我们,更是整个 AI 行业面临的共同挑战。于是,一个念头在我们心中萌生:为何不打造一个真正解决这些问题的 Serverless GPU 平台?于是,共绩算力应运而生。这不仅是一个产品,更是我们对 AI 算力服务理想形态的探索与实践,希望它能为那些致力于 AI 创新的开发者们,开启一个全新的算力时代。
开发共绩算力的初衷:解决 AI 推理算力市场的结构性困境
在使用算力的过程中,我们深刻感受到 AI 应用对推理算力需求的激增,但同时也观察到国内算力市场存在的结构性问题。高昂的推理成本正在阻碍 AI 应用的落地与创新,这促使我们思考如何解决这些痛点:
- 服务僵化,弹性不足: 我们发现供需矛盾严重影响了效率和用户体验。
- 模式传统,阻碍增长: 长租模式和高固定投入限制了企业的快速迭代能力。
- 管理繁琐 & 效率低下: 基础设施管理耗费了工程师大量精力。
- 资源错配,寻卡无门: 我们观察到算力闲置与高性能 GPU 短缺并存的矛盾现象。
这些问题构成了我们所说的 AI 算力市场 “弹性、稳定、低价”不可能三角,企业很难兼得这三个特性。目前多数云平台提供的三类服务:整租(低价&稳定)、按量租(高价&稳定)、抢占式 SPOT 实例(低价&弹性),都无法完美解决这个问题。
传统 GPU 整租模式难以匹配 AI 推理的波动性需求,导致高昂的”空闲成本”或服务中断,这正是我们要解决的核心问题。
图:刚性供给与弹性需求之间的矛盾,直接影响了 AI 应用成本和用户体验
面对这一矛盾,我们将目光投向了近年来兴起的 Serverless 计算理念。我们认为,它通过按需付费、自动伸缩和简化运维,为 AI 推理提供了理想的解决方案。
Serverless GPU 允许开发者按需调用 GPU 算力,无需管理硬件,特别适合请求量不稳定的 AI 推理场景。我们研究了全球 Serverless GPU 市场的发展,发现如 RunPod 等平台已经提供按小时计费、容器化部署等服务。
然而,我们发现国内专注于 Serverless GPU 服务的平台较少,资源储备不足限制了本土 AI 应用的 Serverless 部署。这正是我们决定开发共绩算力的关键原因。
我们的解决方案:共绩算力 Serverless GPU 平台
基于对市场痛点的深入理解,我们开发了”共绩算力”(suanli.cn),这是我们专为 AI 推理打造的 Serverless GPU 平台。我们的目标是打破行业”不可能三角”,真正实现弹性、稳定、低价。
我们为共绩算力平台设计的核心价值:
- 极致弹性: 我们实现了随流量自动扩缩容,毫秒级按量计费,彻底告别资源浪费和空闲成本。
- 部署极简: 我们采用 Docker 容器化技术,五步快速上云,兼容各类平台,并提供全程技术支持。
- 海量资源: 我们整合了全国算力资源,提供万卡级别的资源池,以高性价比保障稳定供给(如 4090 单卡低至 1.68 元/小时)。
我们自研的闲时算力调度平台整合了多家智算平台的资源,不仅提供了 Serverless 按需付费特性,还通过跨平台资源整合破解了”供需错配”这一行业难题。
限时优惠:立即体验我们的 Serverless GPU 服务
我们的 NVIDIA RTX 4090 单卡推理服务:仅需 1.68 元/小时!
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