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2024大模型典型示范应用案例集 PDF 下蝲
相关截图�Q?/strong>
 主要内容�Q?/strong> Alaya NeW 智算操作�pȝ��
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Alaya NeW 智算操作�pȝ�� ( 以下����U�ͼ�Alaya NeW)�Q�由�?ji��)章云�?DataCanvas
自主研发�Q�可有效���理、调度各�U�算力资源，提供智算服务�Q�落地各�c�L�����应用�?/span>
作�ؓ智算中心�?ldquo;中枢���经”�Q�Alaya NeW �H�破异构���力适配、异构算力调�?/span>
�{�关键技术，实现了包括算力统�{�与�����调度的底层硬件异构性兼容；���单易
用且以集����ؓ优先的策略，原生适合 AI 高性能计算�Q�原生支�?AI 大模�?+ ���模
型的低门槛构建、训�l�和推理�Q��ƈ支持与通用大模型、行业大模型及各�c�d���?/span>
型应用组合叠加，实现一体化、开攑�、标准化�?AI 模型服务�?/span>
需求分�?/span>
随着人工�����技术的高速发展，�����化正以前所未有的速度重塑各行各业。以
AIGC ��Z��表的人工�����应用、大模型训练�{�新应用、新需求快速崛起都对算�?/span>
提出更高要求。经中国信息通信研究院测���，预计�?2025 �q�全球计���设备算�?/span>
总规模将���过 3 ZFlops�Q�至 2030 �q�将���过 20 ZFlops�?/span>
���力作�ؓ新质生��力，已成为挖掘数据要素�h(hu��n)��|��推动数字�l�济发展的重要驱
动力�Q�智���中心的战略性地位愈发凸显。同�Ӟ��智算中心在运营和���理�q�程�?/span>
面��的异构算力资源纳���困难、算力调度能力不���뀁利用率低等��N���Q�将严重
制约智算中心的应用与发展。因此，一个能够全面服务于智算中心的中枢神
�l?mdash;—智算操作�pȝ���Q�将是直击这些难题的最��x��案�?/span>
1、异构算力资源纳���困�?/span>
智算中心逐渐引入多种不同品牌的加速硬�Ӟ��往往存在异构���力不兼宏V��模型框架与底层芯片适配不充分等
情况�Q�导致算力调度困难、难以有效�Ş成规模化���力�?/span>
2、算力调度能力不���뀁利用率�?/span>
在大规模数据处理和大模型训练�{��Q务中�Q�算力调度能力不���I��使得���力分配不均衡，��D�����力资源���费�?/span>
利用率下降，不能充分满��不同�c�d�� AI ��d��的调度需求，影响 AIDC 服务的整体性能�?/span>
3、AI 加速优化能力不��?/span>
一般针�?AI 大模型数据加载、训�l�、微调、推理环节，�q�没有实施优化或者只做了局部加速优化。因此经
常受到存储访问慢�Q�算力利用率、内存利用率、通信效率低的困扰�Q�媄�?AI ��d��的完成�?/span>
4、AI 大模型训�l�微调门槛高
数据�U�学家往往不能掌握使用智算����g基础设施的技能，而企业内 IT 人员�~�Z��对训�l�大模型所需的集���管
理能力，�~�Z��一个弹性易用的集群环境以及在其之上�?AI 大模型训�l�微调工具链
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苏公�|�安�?32061202001004�?/p>
