大規模AIモデル時代における計算需要の急増に対し、中小企業や研究機関はGPU調達難題に直面。従来のクラウドサービスは複雑で柔軟性に欠け、ローカル導入はコストと保守面で課題がある。経済的で柔軟な計算リソース解決策が求められる。....
NVIDIAはグーグルのAIの進展に対して反応し、自身がAIインフラストラクチャ分野での中心的な地位を強調した。それは、すべての主要なAIモデルを実行でき、クラウドからエッジコンピューティングまでの全プラットフォームをカバーする唯一の存在であり、業界より約1世代先行していると述べた。ホアン・レンズン氏は、NVIDIAの汎用GPUがパフォーマンス、柔軟性および置き換え可能性において専用AIチップよりも優れていると指摘した。
LambdaがEラウンドで15億ドル超を調達。資金はAIファクトリー建設に投入し、GPUサービスを提供。CoreWeaveなどと競争しながら市場シェアを拡大中。2025年2月のDラウンド（4.8億ドル）に続く資金調達。....
OpenAIがAWSと3800億ドル・7年間の契約を締結。数十万台のNVIDIA GPUを活用し、AIインフラを強化。従来のクラウドサービスを超える戦略的提携。....
GPU演算クラウドサービスに特化した、効率的な演算ソリューションを提供しています。
AI向けに設計されたGPUクラウドプラットフォーム。高性能インフラストラクチャと24時間365日のサポートを提供します。
世界最安値のGPUクラウドサービスを提供し、自己ホスト型AI/ML開発を支援します。
TensorPoolは、機械学習モデルのトレーニングを簡素化するクラウドGPUプラットフォームです。
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nvidia
NVIDIA Qwen3-14B FP4モデルは、アリババクラウドのQwen3-14Bモデルの量子化バージョンで、最適化されたTransformerアーキテクチャを採用した自己回帰型言語モデルです。このモデルはTensorRT Model Optimizerを使用して量子化され、重みと活性化をFP4データ型に量子化することで、NVIDIA GPU加速システム上で高効率な推論を実現します。
NVIDIA Qwen3-30B-A3B FP4モデルは、アリババクラウドのQwen3-30B-A3Bモデルの量子化バージョンで、最適化されたTransformerアーキテクチャを採用し、自己回帰型言語モデルです。このモデルはTensorRT Model Optimizerを使用してFP4量子化を行い、各パラメータのビット数を16ビットから4ビットに減らし、ディスクサイズとGPUメモリ要件を約3.3倍削減しながら、高いパフォーマンスを維持します。
NVIDIA Qwen3-235B-A22B FP4モデルは、アリクラウドのQwen3-235B-A22Bモデルの量子化バージョンで、最適化されたTransformerアーキテクチャを採用した自己回帰型言語モデルです。このモデルは、FP4量子化技術を用いてパラメータを16ビットから4ビットに削減し、ディスク容量とGPUメモリの要件を約3.3倍削減すると同時に、高い精度と性能を維持します。
NVIDIA Qwen3-235B-A22B FP8モデルは、アリクラウドのQwen3-235B-A22Bモデルの量子化バージョンで、最適化されたTransformerアーキテクチャを採用した自己回帰型言語モデルです。このモデルは、FP8量子化技術により、ディスク容量とGPUメモリの要件を大幅に削減しながら、高い推論精度を維持し、さまざまなAIアプリケーションシナリオに適しています。
Hyperbolic GPU MCPサーバーはHyperbolic GPUクラウドとやり取りするツールで、プロキシとLLMがGPUを表示、レンタルし、SSH接続を通じてGPU加速されたワークロードを実行できます。
双曲GPU MCPサーバーは、Node.jsベースのツールで、APIを介して双曲クラウドプラットフォーム上のGPUリソースを管理およびレンタルできます。利用可能なGPUの表示、インスタンスのレンタル、SSH接続、およびGPUワークロードの実行などの機能が含まれています。
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