AI Infra推动大模型规模化应用，优刻得打造智算平台标杆！
1月8日
，
大模型工程化成果发布会
在北京召开。优刻得凭借自研的云端算力引擎
—“孔明”智算平台驱动多模态大模型服务项目，成功
入选
“A
I Infra应用案例-标杆案例”。
为构建高效协同的技术和产业生态，推动大模型时代人工智能基础平台建设迈向新高度，中国信通院联合企业
开展了
AI Infra标准体系研制工作。
同时，
为
加快推动人工智能基础平台建设与行业实践深度融合，中国人工智能产业发展联盟AI Infra工作组特别设立2024 AIIA先锋案例AI Infra专项，优刻得自主研发
的
“孔明”智算平台
荣誉入选，
成为了
高价值、标杆性、强落地的
AI基础平台典型应用
标杆
。
在数字化转型的汹涌浪潮中，大模型因其强大的数据处理与学习能力，已成为推动各行各业发展的关键力量。
而智能算力，作为大模型发展的核心驱动力，能够有效应对海量数据与复杂计算需求，是实现大模型快速迭代、性能优化及成本降低的关键所在。
通过创新的架构设计，
“孔明”智算平台突破了传统算力架构的局限，为大模型工程化提供了强有力的支撑，助力模型厂商突破发展瓶颈，进一步提升算力资源利用率。该平
台不仅支持同构与异构卡的
集中
管理，还提供了软硬件协同交付的灵活方案，涵盖私有化与公有云等多种交付模式，精准满足各类企业的个性化需求。
“孔明”智算平台具备强大的万卡规模集群统一纳管能力，能够将大量的计算资源进行高效整合和调度，实现对GPU卡、高速计算网络、本地NVMe及并行文件存储的统一调度与管理。
目前，
该
平台已广泛应用于大模型训练、城市治理、自动驾驶、生物医药、工业制造等多个领域。
在大模型的训练过程中，可能会遇到意外中断的情况，例如资源不足或硬件故障等。
为了应对这种情况，“孔明”智算平台提供了“断点续训”功能，能够在训练任务异常中断时自动保存当前的训练状态和进度。
当训练任务恢复时，平台能够从上次中断的地方继续训练，而不需要从零开始，从而大大节省了时间和计算资源。
平台还支持弹性扩展的智算集群，可以根据当前的资源数量进行动态管理，确保在断点续训过程中能够高效地利用算力资源，
从而
提升训练效率和模型性能。
此外，“孔明”智算平台还注重算力资源的优化利用。通过智能调度算法，能够将闲置或低效的计算资源进行合理分配，避免资源浪费，提高整体的算力利用率。平台还为集群管理人员提供了直观的可视化资源管理界面，涵盖算力分配、监控及使用情况分析，极大地简化了算法工程师的繁琐操作。通过多项目团队的并行协作，有效降低了管理成本，显著提升了模型研发与部署应用的效率。
大模型在从通用走向行业细分场景的进程中面临诸多挑战，行业需求差异巨大且复杂，大模型与实际业务场景之间存在显著鸿沟。凭借多元异构、高效便捷、安全可靠的核心优势，“孔明”智算平台以其高效的算力资源与智能调度能力，为AI企业提供了超大规模的融合算力服务，并展现出训推一体加速能力，不断驱动着AI大模型研发和技术创新应用落地。
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