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让大模型生长而非重建灵犀使能平台构建可持续性一站式AI平台

算力资源的刚性部署与算法架构快速演进之间极易存在错配,企业既需规避硬件过早淘汰的风险,又需提升异构计算资源的动态适配效率;其次是模型研发与市场窗口的问题,传统开发流程存在时滞,当企业耗费数月完成模型训练时,市场需求已转向架构或场景 面对这场“快与慢”的博弈,新华三灵犀使能平台给出了全新的破局方式,即打造一个具备进化性、兼容性和敏捷性的一站式AI平台,将大模型落地从“押宝式创新”转变为 通过统一接口屏蔽底层硬件差异,使多元异构算力与多模态大模型可被封装为标准化能力模块;在管理调度层面,智能编排引擎基于业务目标动态校准计算能耗,实现推理任务与训练资源的弹性伸缩,确保每单位算力消耗精确映射商业价值 在毫秒级时间粒度动态规划最优流量路径,突破突发流量带宽限制,实现集群通信性能提升23%,构建数据存取加速体系,采用CheckPoint异步持久化技术将模型保存周期从数小时压缩至数十分钟,结合数据集预热加载机制使数据读取效率提升25倍,创新应用 灵犀使能平台内置的灵犀推理引擎可兼容20+GPU芯片生态与50+主流模型架构,让算力和模型真正实现透明化调度;分布式多机推理引擎采用张量并行与流水线并行的混合策略,通过调度优化与通信优化技术支撑千亿/万亿参数模型的高效推理
来源:通信世界网
2025-07-10
共 562 页 总数:5617
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