Verda

面向 AI 领域的下一代高性能云服务平台

Verda （前身为DataCrunch）是一款面向AI领域的下一代高性能云服务平台，核心定位是为企业、科研机构及开发者提供“GPU算力支撑+模型部署服务”，以满足大规模AI模型训练、推理及高性能计算需求，尤其适配当前AI行业对高端GPU资源的迫切需求。平台依托NVIDIA®高端硬件、全托管运维及绿色能源支持，已服务于索尼、哈佛大学、Freepik等知名企业与机构，以下是其核心功能、优势及服务细节的完整介绍：

一、核心定位：聚焦“AI算力+部署”的全栈云服务

Verda 解决了AI研发中的两大核心痛点：

高端GPU资源获取难：传统算力平台存在“配额限制、部署延迟、硬件性能不足”问题，无法支撑大模型（如千亿参数LLM、多模态模型）的训练与推理；
算力运维成本高：企业自建GPU集群需投入大量人力维护硬件、优化软件栈，且难以灵活应对算力需求波动。

平台以“即开即用、按需付费、全托管运维”为核心模式，提供从“单GPU实例”到“大规模GPU集群”的全场景算力服务，同时配套模型推理工具，让用户无需关注硬件细节，专注于AI研发本身。

二、核心功能：三大核心服务覆盖AI算力全需求

1. GPU实例（GPU Instances）：灵活适配中小规模AI任务

为中小规模算力需求提供“按需启停”的高端GPU资源，核心特点包括：

硬件配置高端化：搭载NVIDIA®最新GPU（如已上线的NVIDIA B300、B200），单实例可提供最高262GB GPU VRAM（如1x NVIDIA B300 SXM6配置），搭配30核CPU、275GB内存，满足大模型单卡推理或中小规模训练需求（如8B-70B参数模型的微调）；
部署与运维零门槛：通过可视化控制台或API，可在几分钟内启动、停止或休眠实例，无需手动配置驱动、操作系统或软件环境；
按需付费模式：支持“按小时计费”（如1x NVIDIA B300实例约$1.24/小时），提供“现货价格（Spot Price）”选项，降低非紧急任务的算力成本；
安全合规保障：平台通过ISO27001认证及GDPR合规，实例硬件为专属资源，避免多用户共享导致的性能波动与数据泄露风险。

2. GPU集群（GPU Clusters）：支撑大规模AI训练与集群推理

为企业级大规模AI任务（如千亿参数模型训练、多节点分布式推理）提供定制化集群服务，核心优势：

高性能硬件与互联：以NVIDIA Blackwell平台为核心，支持16x-128x GPU节点组合（如B200集群），单个8x GPU节点含1440GB GPU VRAM、240核AMD Turin CPU，配备3.2Tb/s InfiniBand™高速互联（数据传输延迟趋近于零）及100Gbit/s以太网，确保多节点协同效率；
无配额与快速部署：无需申请配额或等待审批，支持“自助式创建”，用户可根据任务需求自定义集群规模、软件栈（如深度学习框架版本、驱动配置），Verda提供全托管维护（硬件故障修复、软件更新）；
适配复杂AI场景：可支撑“百万级知识标记并行推理”“多模态模型训练（如图像生成、视频理解）”等重度任务，典型案例包括Unbabel的语言模型全流程训练、Prem AI的监控与安全基础设施算力支撑。

3. 无服务器推理（Serverless Inference）：低成本、高弹性的模型部署

为开发者与企业提供“零部署门槛、自动扩缩容”的模型推理服务，解决传统推理部署中“资源闲置、扩容不及时”问题：

零运维部署：无需手动配置服务器、负载均衡或扩容策略，用户仅需上传模型（支持主流框架如PyTorch、TensorFlow），平台自动完成部署并生成API接口，可直接集成到应用中；
弹性扩缩容：根据推理请求量自动调整算力资源（请求高峰时扩容、低谷时缩容），避免“算力过剩浪费”或“请求拥堵超时”；
低成本优势：按实际推理调用量计费，无需为闲置资源付费，适合“非恒定请求量”场景（如电商AI客服、阶段性AI产品测试）。

三、平台核心优势：差异化竞争力

1. 绿色能源与可持续性

所有数据中心100%采用可再生能源供电，满足企业ESG（环境、社会、治理）合规需求，尤其适配对可持续发展有要求的跨国企业与科研机构（如哈佛大学、索尼）。

2. 开发者友好与专家支持

开发者优先体验：提供直观的控制台、详细的API文档及SDK，支持与主流开发工具（如Docker、CI/CD流程）集成，避免“复杂环境配置陷阱”（如Docker镜像兼容性问题）；
实时专家支持：通过控制台内置聊天工具提供工程师实时支持，帮助解决“集群配置优化”“模型部署调试”等技术问题，缩短研发排障时间。

3. 客户信任与行业适配

广泛客户基础：服务领域覆盖科技企业（Freepik、Black Forest Labs）、科研机构（哈佛大学、韩国大学）、制造业（索尼、NEC），客户反馈集中于“部署速度快”“硬件稳定性高”“支持响应及时”；
多行业解决方案：针对AI绘画（如Stable Diffusion大规模推理）、自然语言处理（如大模型微调）、计算机视觉（如卫星图像分析）、科研计算（如暗物质模拟）等场景提供优化配置，降低行业适配成本。

四、典型客户与使用场景

客户类型	代表客户	核心使用场景
科技企业	Freepik	定制化模型快速部署，支撑AI图像生成与设计工具的大规模推理
科研机构	哈佛大学	高性能GPU集群用于暗物质研究、天体物理模拟等计算密集型科研任务
语言技术公司	Unbabel	全流程语言模型训练（从数据预处理到模型迭代），依赖集群高稳定性与高速互联
AI基础设施公司	Prem AI	监控与安全系统算力支撑，需高可靠性GPU资源保障24/7不间断运行

五、总结：AI研发的“算力基础设施伙伴”

Verda 本质是“AI时代的专业算力服务商”，通过“高端GPU硬件+全托管运维+灵活计费模式”，为不同规模、不同场景的AI需求提供定制化解决方案——从开发者的小模型测试、企业的大规模训练到产品级推理部署，均能实现“降本、提效、减运维”，尤其适合对算力性能、稳定性与部署效率有高要求的AI团队与企业。