某头部大模型厂商

AI 大模型算力革新,加速大模型应用价值变现

背景与挑战

在 AI 技术日新月异的今天,某大模型厂商作为行业领导者,提供面向企业的大模型应用方案,旨在降低开发者的使用复杂性,加速 AI 应用的落地。然而,在追求极致性能和高效管理的同时,他们也面临着技术架构和运营层面的挑战。

方案

这家头部大模型厂商租赁算力专区,构建了完整的专属智算平台,通过高速互联的 IB 网络、高性能显卡推理服务,以及灵活的存储解决方案,极大提升了模型训练和推理的效率与效果。

  • 高效训练平台:租赁超百台 NVIDIA H 系列建设 GPU 算力专区,为视频类模型特别设计的高性能训练集群,配备高速互联的 IB 网络,确保数据访问的极致速度,大幅提升训练效率。
  • 智能调度优化:Kubernetes 容器化调度平台,结合深度优化的监控系统,确保 GPU 集群高可用性,故障即时响应,资源调度智能化,提升集群整体利用率。
  • 灵活存储方案:对象存储配合并行文件存储,满足大规模视频训练数据的存储需求,同时支持商业容器化 CSI 存储的灵活对接,实现数据管理的高效与低成本。
  • 计量计费模块:内置运营级别的计量计费系统,确保私有化部署的经济性和可控性,完美匹配不同业务场景的需求。

收益

  • 加速产品化进程:得益于青云智算的支持,大模型应用的开发与部署周期显著缩短,加速了企业产品化步伐。
  • 优化成本结构:合理划分训练、推理、业务集群,以及低频数据存储策略,有效控制成本。
  • 运维无忧体验:集成化的智算调度平台,让模型厂商专注于核心业务,无需担忧复杂运维问题。
  • 安全与稳定性保障:严格的数据保护措施和高可用架构确保业务连续性,让客户安心使用。

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