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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
?q?/span>
Alaya NeW 智算操作pȝ ( 以下Uͼ(x)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cL应用?/span>
作ؓ(f)智算中心(j)?ldquo;中枢经”QAlaya NeW H破异构力适配、异构算力调?/span>
{关键技术，实现?jin)包括算力统{与调度的底层硬件异构性兼容；单易
用且以集ؓ(f)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Qƈ支持与通用大模型、行业大模型?qing)各cd?/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 ZFlopsQ至 2030 q将过 20 ZFlops?/span>
力作ؓ(f)新质生力，已成为挖掘数据要素h(hun)|推动数字l济发展的重要驱
动力Q智中?j)的战略性地位愈发凸显。同Ӟ智算中心(j)在运营和理q程?/span>
面(f)的异构算力资源纳困难、算力调度能力不뀁利用率低等NQ将严重
制约智算中心(j)的应用与发展。因此，一个能够全面服务于智算中心(j)的中枢神
l?mdash;—智算操作pȝQ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(j)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cd 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(jin)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(jing)?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(qing)在其之上?AI 大模型训l微调工具链
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| Java1234官方?5Q?/td> | 
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苏公|安?32061202001004?/p>
