Développements récents dans CUDOS Intercloud
#CUDOS a récemment publié des statistiques pour le mois d'août. CUDOS a atteint plusieurs étapes importantes indiquant la croissance rapide de la plateforme :
- Plus de 10 000 utilisateurs : l'écosystème CUDO compte désormais plus de 10 000 utilisateurs, ce qui démontre l'intérêt croissant pour les solutions décentralisées.
- Plus de 20 000 machines virtuelles (VM) déployées : avec plus de 20 000 VM déployées, l'infrastructure de CUDOS continue de s'adapter, offrant aux utilisateurs des ressources cloud plus robustes et plus flexibles.
- Plus de 400 000 heures de calcul enregistrées : plus de 400 000 heures de calcul ont été enregistrées, fournissant des services de calcul puissants pour l'IA, la blockchain et diverses autres charges de travail.
- Plus de 600 000 $ de revenus : CUDOS a dépassé les 600 000 $ de revenus totaux de la plateforme, marquant une croissance significative des performances financières.
L'un des moments marquants du mois d'août a été notre partenariat stratégique avec Storj. Cette collaboration est conçue pour prendre en charge les clusters d'IA hautes performances et fournir un stockage multi-pétaoctets, essentiel pour les applications d'IA et Web3 à grande échelle.
En outre, la récente fusion de CUDOS et d'ASI Aliance permettra de lancer plusieurs fonctionnalités clés visant à prendre en charge les charges de travail d'IA hautes performances :
- Support bare-metal : dont la mise en service est prévue prochainement, elle permettra une formation efficace des modèles 14283685428, en particulier ceux qui nécessitent un débit de données et une puissance de calcul élevés.
- Mise à l'échelle sur d'autres réseaux : CUDOS s'intégrera à divers 80038439028 pour assurer une mise à l'échelle transparente pour les clients ayant des exigences de calcul élevées.
- Stockage S3 : cette norme fournira des options de stockage évolutives pour les charges de travail de l'IA, ce qui permettra aux développeurs de gérer plus facilement de grands ensembles de données et de stocker les résultats via un processus appelé point de contrôle.
