Cui Xiaonan

NVAIE软件建议英伟达Ampere和Hoper系列的GPU，仅向下兼容支持到V100和T4

GPU资源的容器化，可以更高效更快速更自动化实现环境置备和部署，对于其中需要的资源准备部分，会通过kubernetes的插件或Operator的方式去实现，建议客户参考英伟达提供原生开源的GPU Operator，英伟达发布的原生插件对于GPU

首先LLM肯定是一个颠覆式的技术出现，确实提供一种弯道超车的可能性，针对中小金融机构，比较落地可能是甄选一个适合自己的模型尺寸（参数量），集合自己的场景深耕下游任务，可以采用Fine tune或微调的方式快速起步。

ChatGPT等LLM的应用，对于GPU等加速计算资源提出了更高的要求，特别是GPU集群的设计和高速低延时网络的设计，持续的运行中，更多的是在训练框架和推理框架会起到更重要的作用。

建议关注NeMo Framework，该框架包含一个自动化的计算工具，可以帮助客户快速计算，模型参数，所需算力及训练时间等关键信息。

英伟达不提供类似Bitfusion的产品和相应的技术支持。

对于您提到的PaaS，譬如在数据处理方向，通过RAPIDS可以实现Spark的数据处理及查询的加速，实现特征及ML模型的训练和部署，特别是针对相关性分析的GNN（图模型）也是在风险和欺诈邻域比较前沿的应用，在模型训练方面，结合预训练的模

1. 英伟达不提供远程GPU调用的能力。2. P2V的实现更多通过Hypervisor或K8s来实现。3. NVAIE的软件界面主要通过hypervisor和k8s平台进行展现，同时GPU的切分和聚合的能力，也会集成到环境制备的过程中

英伟达vGPU和Operator插件在hypervisor和k8s平台均可以实现GPU的切分和多卡复用的能力，具体可以参考Overview — NVIDIA Cloud Native Technologies documentation 目前这两个组件都已经包含到NVAIE软件套件中。

可以从训练框架入手，通过不同并行训练方式，可以达到部分网络优化，建议了解英伟达的训练框架，NeMo Framework，专门针对大语言模型的分布式训练框架。