“人工智能+”戰(zhàn)略持續(xù)推進，AI大模型升級引爆算力，AI軍備競賽正式進入白熱化階段?？赡郴ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)卻卡在了算力搭建的第一步：計算性能“卡脖子”、資源利用率拖后腿、運維成本壓得人喘不過氣。好在億萬克及時出手，為其“量身定制”AI算力方案，穩(wěn)穩(wěn)撐起了堅實的AI算力底座。

傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)搭建AI算力常面臨三大困境：

困境一：計算性能被“卡脖子”

大模型訓練通常涉及海量數(shù)據(jù)處理與復(fù)雜算法運算，傳統(tǒng)服務(wù)器計算性能跟不上，數(shù)據(jù)處理慢，算法運算卡，導致迭代周期變長，產(chǎn)品研發(fā)與業(yè)務(wù)創(chuàng)新被對手“遙遙領(lǐng)先”。

困境二：資源配置“易僵化”

傳統(tǒng)服務(wù)器部署模式過于“死板”，現(xiàn)有解決方案難以靈活調(diào)整資源配置，一旦模型規(guī)模變化，算法復(fù)雜度升級，服務(wù)器就無法及時適配，該用的算力不夠，閑置的資源又被浪費。

困境三：運維成本“藏得深”

服務(wù)器本身價格往往只是“冰山一角”，真正燒錢的是“隱身”的運維成本，設(shè)備升級、電力消耗以及機房維護等費用常常成為壓垮企業(yè)的“最后一根稻草”。

針對上述算力痛點，億萬克從性能、效率、成本三個維度逐個擊破：

性能狂飆，大模型訓練快人一步

億萬克采用自研的G852A7高性能計算服務(wù)器，搭載10卡全高全長雙寬GPU，算力爆棚，大幅提升并行計算能力。多卡協(xié)同工作，大規(guī)模矩陣運算、深度學習算法加速輕松拿捏，完美適配大模型訓練。同時配備雙互聯(lián)CPU-Switch、大容量內(nèi)存及高性能存儲，構(gòu)建起高效的計算硬件平臺，保障產(chǎn)品迭代快人一步。

資源靈活，軟件優(yōu)化調(diào)配算力

億萬克另辟蹊徑，從軟件端發(fā)力：安裝優(yōu)化后的操作系統(tǒng)，搭配最新GPU驅(qū)動程序，充分釋放10卡GPU性能;針對TensorFlow、PyTorch等常見深度學習框架做定制優(yōu)化，根據(jù)模型需求動態(tài)調(diào)整計算資源，實現(xiàn)性能最大化，資源利用率直接拉滿。

成本減負，自主運維少花“冤枉錢”

億萬克具有成熟的服務(wù)體系，為客戶技術(shù)團隊提供專業(yè)培訓，內(nèi)容涵蓋硬件使用、軟件操作、故障排查等，全流程教明白，提升客戶自主運維能力。建立全天候售后響應(yīng)機制，定期排查故障，及時發(fā)現(xiàn)并解決問題，降低設(shè)備故障率。

億萬克為該企業(yè)量身定制的方案，通過全局優(yōu)化設(shè)計，既能充分挖掘硬件性能，滿足AI大模型訓練需求，大幅提升生產(chǎn)效率;又靠軟件優(yōu)化實現(xiàn)GPU多對多協(xié)同，降低能源消耗的同時，減少不必要的硬件采購與運維成本，為企業(yè)節(jié)省大量資金。

未來，億萬克還會專注于企業(yè)的真實需求，持續(xù)輸出適配的解決方案，幫更多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在AI算力賽道上“跑得更快、更穩(wěn)”，把算力優(yōu)勢變成業(yè)務(wù)創(chuàng)新的“加速度”!

（來源：億萬克）