挑战和痛点
01
资源碎片化严重
各部门独立采购 GPU 服务器，资源无法共享。不同团队使用不同的 AI 框架和工具，协作困难，运维成本高。
02
模型上线周期长
从模型开发到生产部署周期长，影响业务创新速度。AI 服务的高可用和弹性伸缩能力不足。
03
成本核算困难
无法准确核算各业务线的 AI 算力成本。缺乏统一的资源监控和计量体系。
04
安全合规挑战
用户数据、业务数据涉及隐私保护，需要严格管控。监管要求 AI 应用具备可解释性和可追溯性。
解决方案
🏢
基础资源层
- •支持 5000+ GPU 卡统一管理
- •覆盖全国多个数据中心，支持就近调度
- •数据中心间 RDMA 高速网络，支撑分布式训练
- •兼容公有云、私有云、混合云多种部署模式
⚙️
平台服务层
- •支持 PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle 等主流框架
- •内置分布式训练加速，效率提升 40%
- •一键将训练模型部署为推理服务
- •弹性伸缩，自动应对业务流量波动
🧠
AI 能力层
- •NLP：意图识别、实体抽取、情感分析、文本生成
- •CV：图像识别、OCR、人脸识别、视频分析
- •预测：时序预测、用户画像、推荐算法
- •支持能力复用和快速定制
📱
应用场景层
- •智能客服：日均 500 万+ 咨询，解决率 85%
- •网络优化：故障预测准确率 92%，年节电 15%
- •智能营销：转化率提升 30%，千万级实时推荐
- •支撑 30+ 个 AI 应用场景
项目成效
70%
GPU 利用率提升
2天
模型上线周期
3000万+
年度成本节约
500+
服务 AI 开发者
方案优势
🌐
超大规模
支持万卡级 GPU 集群的统一调度和管理
🇨🇳
全栈国产化
支持华为昇腾、寒武纪等国产 AI 芯片
🛡️
安全可控
端到端安全防护，满足等保和行业监管要求
🔧
智能运维
AI 驱动的平台自运维，故障自愈率 90%+
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