甲骨文的 IaaS 是什麼？

甲骨文的 IaaS 是什麼？

甲骨文的 IaaS（Infrastructure as a Service，基礎設施即服務） 是一種基於雲的服務，提供計算、存儲和網絡資源，支持企業搭建和運行應用程式，特別是高性能的數據密集型工作負載，例如 人工智能訓練、數據分析和大規模雲原生應用。

甲骨文 IaaS 的特點

1. OCI（Oracle Cloud Infrastructure）：甲骨文的雲基礎設施平台，專注於高性能、低延遲和成本效益。
2. • 計算資源：高效能虛擬機和裸金屬服務器（Bare Metal），提供彈性和強大的計算能力。
   • 存儲服務：包括高吞吐量的塊存儲、對象存儲和檔案存儲，支持海量數據處理。
   • 網絡架構：採用低延遲、高帶寬的雲網絡，適合對性能要求高的工作負載。
2. AI 和高性能計算（HPC）：
3. • 支持 GPU 集群和超大規模 AI 訓練的基礎設施。
   • 提供專為 AI 模型設計的 GPU 實例，能夠快速處理海量數據。

甲骨文如何提供全球最大的 AI 超級計算機？

1. 超級計算機的關鍵特點

甲骨文宣稱構建了全球最大的 AI 超級計算機，核心技術特點包括：

• 硬件架構：
• • 部署了 65,000 台 NVIDIA H200 GPU，這是 NVIDIA 最新一代的高效能 AI GPU，專為深度學習、生成式 AI 模型和大規模語言模型設計。
  • 使用 GPU 的大規模集群，通過分布式計算架構實現高性能訓練和推理能力。
• 分布式存儲與網絡：
• • 超高速的存儲和互聯技術，確保 GPU 集群能快速訪問數據。
  • 利用 RDMA（遠程直接內存訪問）等技術降低延遲，提升訓練效率。

2. 軟件優勢

• 基於 OCI 的 AI 訓練平台：
• • 提供針對 AI 和 HPC 的專用工具（如容器、機器學習框架）。
  • 支持主流 AI 框架（TensorFlow、PyTorch 等），方便用戶遷移工作負載。
• 優化算法：
• • 整合 GPU 的內核調度和數據流管理，實現資源的高效分配。

GPU 與甲骨文 IaaS 的關係

1. GPU 是 AI 訓練的核心硬件

• GPU（圖形處理單元）：由於其高度並行的計算能力，GPU 是深度學習和生成式 AI 模型訓練的核心設備。
• • 一個高性能 GPU 可以處理數千個計算線程，非常適合矩陣計算（AI 訓練的基礎）。
  • 比 CPU 更適合處理大規模數據集的訓練工作負載。

2. NVIDIA GPU 是市場領導者

甲骨文使用 NVIDIA H200 GPU，這些 GPU 是為生成式 AI 設計的最新一代產品，擁有以下特點：

• 高帶寬內存：支持處理超大數據集。
• 專為 AI 訓練和推理優化：能夠顯著加快模型訓練速度。
• 低功耗設計：降低了大規模集群運行的能源成本。

3. GPU 在甲骨文 IaaS 中的作用

• 核心基礎設施：
• • 甲骨文 IaaS 提供 GPU 實例，允許客戶租用 GPU 集群進行 AI 訓練和推理。
  • 支持靈活的按需定價或包年租賃模式，降低企業進入門檻。
• 助力 AI 模型訓練：
• • 生成式 AI 模型（如 ChatGPT 或 Llama）需要數百萬 GPU 小時的計算時間，GPU 集群是這些模型訓練不可或缺的基礎設施。

為什麼甲骨文 IaaS 的 AI 增長爆發力強？

1. 高性能+低成本

甲骨文的 OCI 對於 GPU 資源的調度和優化能力，使其能夠提供 更快、更便宜 的 AI 訓練服務：

• 與 AWS 和 Azure 相比，甲骨文的定價更具競爭力。
• 支持更高性能的 GPU 實例，尤其是在大規模語言模型的訓練場景。

2. 市場需求爆發

• AI 模型的快速普及：生成式 AI 和大語言模型的興起，使得對 GPU 資源的需求激增。
• 企業數字化轉型：企業希望在雲端訓練 AI 模型並將其集成到業務流程中。

3. 戰略合作

• 與 Meta 等大型客戶的合作進一步驗證了甲骨文 IaaS 在 AI 領域的競爭力。
• 大型科技公司選擇甲骨文進行 AI 訓練，將吸引更多企業跟隨。

總結

甲骨文的 IaaS 是其雲基礎設施的核心業務，通過高性能的 NVIDIA GPU 集群和針對 AI 工作負載的優化設計，幫助企業加速 AI 模型的訓練與部署。隨著生成式 AI 的需求持續增長，甲骨文在這一領域的爆發力將持續增強。

甲骨文（Oracle）並不直接生產硬體伺服器，而是提供基於 雲端服務 和 企業軟體 的完整解決方案。簡單來說，甲骨文的核心業務是構建和運營其雲基礎設施平台（OCI），並結合自己的企業應用程式，為全球企業提供全面的技術支持。

簡單例子：甲骨文的雲平台如何滿足客戶需求並創造利潤

客戶需求背景

一家全球零售企業 XYZ 集團，希望進行數字化轉型。他們的需求包括：

1. 數據分析能力：需要處理海量銷售數據，從中挖掘消費者行為模式，優化產品銷售策略。
2. 應用程序穩定性：需要全天候運行的電商平台，保障高流量下的穩定性。
3. 快速部署 AI 功能：希望引入人工智能來進行需求預測，例如庫存管理和個性化推薦。
4. 降低 IT 成本：尋求節省硬件購置和維護費用，轉向按需付費模式。

甲骨文的解決方案

1. 數據分析需求：
2. • 使用 OCI 的數據庫服務（Oracle Autonomous Database），幫助 XYZ 集團快速處理銷售數據。
   • 內置的分析工具提供實時報表和行為洞察，無需專業數據科學團隊即可操作。
   • 提供 對象存儲服務，用於存儲和備份大量交易數據，確保數據安全和高可用性。
2. 應用程序穩定性需求：
3. • 部署 虛擬雲網絡（VCN）和負載均衡服務，確保電商平台在高峰期（如黑色星期五）仍能穩定運行。
   • 通過 裸金屬伺服器，提供更高性能的基礎設施支持。
3. AI 功能需求：
4. • 使用 GPU 加速實例，幫助 XYZ 集團訓練 AI 模型來預測消費者需求，並自動調整庫存。
   • 集成 OCI 提供的 AI 工具，用於推薦系統，提升客戶體驗。
4. 降低 IT 成本：
5. • XYZ 集團只需按需租用 OCI 的計算資源，無需一次性投入大量硬件資金。
   • 甲骨文的自動化管理工具減少了對 IT 運營團隊的依賴。

收入來源與利潤創造

• 收入來源：甲骨文向 XYZ 集團收取 按需計算資源費用、存儲費用 和 數據庫服務費用。
• • 計算資源：例如 GPU 加速服務，每小時按使用量計費。
  • 存儲：例如對象存儲和檔案存儲，按每 GB 每月收取費用。
  • 數據庫：基於 Oracle Autonomous Database 的訂閱模式，按數據庫大小和性能需求收費。
• 利潤創造：
• • 甲骨文通過高效運營數據中心和大規模硬件採購，降低基礎設施成本。
  • 利用其自家開發的數據庫和雲服務，提供高附加值服務（如 AI 訓練和數據分析），實現更高的利潤率。

案例的雙贏結果

1. XYZ 集團的收益：
2. • 數據分析和 AI 預測能力提升銷售效率，並節省庫存管理成本。
   • 按需付費的模式降低初始資本支出，支持企業靈活擴展。
2. 甲骨文的收益：
3. • XYZ 集團的長期訂閱帶來穩定的現金流和高利潤。
   • 通過提供 AI 和數據分析等高價值服務，擴大在零售行業的市場份額，吸引更多客戶。

簡化總結

• 需求：XYZ 集團需要數據分析、穩定運行的應用、AI 功能以及成本優化。
• 甲骨文的服務：提供 OCI 的數據庫、存儲、AI 和負載均衡服務。
• 結果：XYZ 集團的業務效率提升，甲骨文通過訂閱模式創造穩定利潤。