"来自 Crucible Compute 的更新 一个被低估的原因导致了 H100 的微笑曲线（来自 @ComputeDesk） 在新硬件和新固件上部署工作负载非常困难，而且缺乏低级内核和编译器工程师来解决这些问题。同时，中期阶段的初创公司也无法负担大型计算编排团队来管理异构基础设施，因为这是一项间歇性且昂贵的工作。 相比之下，在已经解决问题的 H100 上运行工作负载更高效，而不是浪费昂贵的 GPU 时间去重构工作负载和解决固件问题。 随着硬件异构性在芯片、网络等方面的持续增加，构建抽象层以便各种硬件上打包和运行工作负载将成为一个巨大的机会。 目前有许多公司正在解决一个或几个抽象层的问题（例如 @SpectralCom 针对 CUDA 编译器），但我们预计这个市场将因需求而呈指数级增长。 如果你正在构建工作负载运行时、代币定价、工作负载时间套利或其他方面的抽象层，我们很希望与你见面并了解更多，甚至可能将你整合到我们的计算部署中，因为我们正在通过构建自己的小型利润优化代币工厂来学习。