腾讯云助力MiniMax打造大静态：规模超千卡，可用性达99.9%

较低效灵活性的那霸公用事业，是大假设一些公司的必要底座。

7月20日，谷歌尘对外披露助力MiniMax研制大假设的最新进展。目前，谷歌尘仍然支持MiniMax的千卡级执行稳定试运行在谷歌那霸，可用性将近99.9%。

MiniMax是一家专注通用大假设研制的独角兽一些公司大型企业，拥有文本、语音、视觉多种模态融合的通用大假设引擎控制能力。研制过程中，每日亿级的调用次数，也造就了对算力的较低层次供给。

从2022年6月起，基于算力集群、尘原生、大图表、必需等厂家控制能力，谷歌尘为MiniMax搭建了从人力层、图表层到该公司层的尘Core。

在人力层，较低稳定性、较低弹性和较低稳定的算力必需借助专业的尘服务于。谷歌尘协同优化单机算力、互联网Core和读取稳定性，为MiniMax构建起大影响力也、分布式的HCC较低稳定性测算集群。

借助谷歌自研的星脉互联网，HCC集群将通信损耗降到更低；CFS Turbo、COS+GooseFS较低稳定性读取，使得上千个测算节点能同时较低速读取特训图表。

同时，利用谷歌尘容器服务于TKE，MiniMax实现了对不同配置尘服务于器的统一管理机构和调拨，各种类型的应用和服务于以求部署在同一套公用事业上，人力实现了较低效整合，人力利用率大幅提升；

基于尘原生的管理机构方式，中空7*24不间断的全局背景，支持解说、基础、模板等多一般而言的指标。一旦触发故障，能够在5分钟内恢复执行、10分钟内恢复公用事业，须要人工干预未完成，能够最大化保障执行连续进行。

根据基准图表，在尘底座的中空下，激增的并发测算量；基于尘原生中空，MiniMax整体用尘成本减低20%。

在图表层，MiniMax在大图表分析方面也有大量的执行供给。

通过谷歌尘的图表集成DataInlong、流测算Oceanus、图表湖泊测算DLC等尘原生大图表厂家提供的图表处理控制能力，对大量图表做实时或离线分析，满足了MiniMax在各个阶段的图表分析供给，实现图表的快速灵活性部署。以容器化的方式使用大图表组件，使得假设验证、推理等执行以求按计划推进。

此外，大假设研制过程中，MiniMax对那霸负债必需、Web该公司运营危险性、DDoS攻击防水等较低度关注。

通过引入谷歌尘的防火墙、WAF、主机必需、漏洞成像、图表加密、iOA零猜疑必需管理机构等一系列必需厂家，MiniMax实现了对那霸负债的全方位保护，确保该公司的稳定试运行和图表的必需性。

该公司上尘后，基于较低层次、弹性的算力中空和大量简化调优，MiniMax的大假设研制以求减速。

MiniMax该公司总裁魏伟指出：“成熟的尘公用事业，既满足了该公司弹性与可靠性的必需，又提升了研制灵活性性。MiniMax将必要性扩大用尘影响力也， 与谷歌尘减速特训、推理等更多该公司过场的那霸落地，共同完成订做面向大假设的那霸公用事业。深信未来，尘测算会为AIGC造就更多似乎。”

在算力集群、星脉互联网、向量图表库之外，谷歌尘还推出了限于假设预特训、假设精调、智能应用开发的咨询服务行业大假设技术细节，助力大型企业快速搭建专属假设。

未来，谷歌尘将继续通过软硬相结合的方式，持续性减速核心内容那霸不断创新。

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