一、人工智能的落地困境

在技术革命的浪潮中，多模态大模型的训练一直是热搜榜的常客，其卓越的学习能力和广阔的应用潜力吸引了无数目光。然而，随着训练深度的增加，如何高效地将训练成果转化为实用的推理应用，已经成为行业内的热点议题。

二、面临的挑战

打造流程一体化解决方案：如何搭建一个从训练到推理的全方位工作流程，并构建一套完整的解决方案，以实现模型的顺利转化和应用。

实现模型敏捷上线策略：面对紧迫的市场需求，如何实现大模型的快速上线，确保推理应用的敏捷部署。

应对高并发压力：在用户数量庞大的情况下，推理应用如何应对海量用户的并发访问，保持稳定的服务性能。

三、绿算技术方案

绿算技术紧贴大模型人工智能的业务属性与性能需求，匠心打造了一套全方位的解决方案，该方案无缝衔接了后端模型的训练与前端推理业务应用。它不仅巧妙克服了海量数据存储的难题，而且显著提升了高吞吐量处理效率，成功构建了一个高效、集成的一站式服务架构。这一创新举措，助力用户业务流畅地迈向人工智能新时代。

四、绿算技术方案特点

优化资源运营：精心设计的资源管理策略，实现了训练与推理环节资源需求的流畅对接，能够根据业务动态需求灵活调配，保障了资源利用的最大化效率。

模型即时部署：构建了从数据清洗、模型训练到模型保存和发布的完整流程，确保了模型的快速上线和敏捷响应。

支持高并发模型访问：绿算技术采用的GP存储系统，利用NVMe存储介质和RoCE协议，实现了单节点高达72GB/s的带宽和令人瞩目的1620万IOPS。绿算GP存储不仅具备横向扩展至EB级空间的能力，还能实现带宽的叠加效应，有效应对高并发访问需求，确保服务的稳定性和高效性。

免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。

责任编辑：kj005