在人工智能飞速发展的当下，大模型已成为推动各行业智能化转型的核心力量。从智能客服精准理解用户需求，到智能创作辅助内容产出，再到智能决策助力企业战略布局，大模型的身影无处不在。天翼云数据凭借深厚的技术积累与创新探索，构建起一套领先的全栈大模型体系，为 AI 发展注入动力，赋能千行百业。
一、坚实技术根基，筑牢大模型发展底座
1、先进的算力基础设施
算力是大模型训练的 “燃料”，天翼云打造的智算数据中心 AIDC，配备了定制化液冷智算服务器。这种创新的散热设计，使得数据中心的电能利用效率（PUE）低至 1.12，在保障算力输出的同时，实现了低碳节能。云智超一体化基础设施 “云骁”，具备异构算力纳管能力，能够将 GPU、NPU、CPU 等不同类型的算力资源整合，通过先进的融合调度算法，依据大模型训练任务的特性，智能分配算力，让模型训练效率得到质的提升。无论是大规模的语言模型训练，还是复杂的图像识别模型优化，都能在这样的算力环境中高效完成。
2、高效的数据处理与存储
大模型训练依赖海量数据，天翼云数据拥有卓越的数据处理与存储能力。自研的高性能并行文件存储 HPFS，具备百 TB 级的吞吐能力、百万级 IOPS 和亚毫秒级时延，能够快速读写大规模数据，满足大模型训练对数据读取速度的严苛要求。在数据存储方面，分布式存储架构将数据分散存储于多个节点，不仅提升了数据的可靠性，即便部分节点出现故障，数据也能安然无恙，还实现了 PB 级数据的可扩展性，从容应对数据量的持续增长，为大模型的训练提供了稳定、高效的数据支撑。
二、智能训练优化，加速大模型迭代升级
1、多样化并行策略与显存优化
在大模型训练过程中，天翼云的全栈大模型体系支持多种并行策略，如数据并行、模型并行和 3D 并行。这些并行策略能够根据模型的结构和训练需求灵活组合，充分利用计算资源，提升训练效率。针对显存资源紧张的问题，体系提供多维度的显存优化策略，通过优化数据展示方式、合理分配显存空间等手段，使得在有限的显存条件下，也能顺利训练近万亿级参数的大模型，降低了训练成本，加速了模型迭代。
2、智能化训练流程管理
一站式智算服务 “慧聚”，为大模型训练提供了智能化的全流程管理。从数据的预处理、模型的开发与训练，到模型的评估与优化，每个环节都有相应的智能工具与服务支持。例如，在数据预处理阶段，能够自动进行数据清洗、标注，提升数据质量；在模型训练过程中，通过实时监测训练指标，运用机器学习算法自动调整训练参数，确保模型训练朝着最优方向进行，大幅缩短了模型训练周期，让大模型能够更快地投入应用。
三、广泛行业应用，释放大模型商业价值
1、政务领域的智能化升级
天翼云的政务大模型 “慧泽”，深度融合数字政府的全流程场景。在政策咨询方面，能够快速、准确地解读政策法规，为民众答疑解惑；在政务审批环节，通过对历史审批数据的学习与分析，实现智能审批辅助，提高审批效率与准确性；在公共服务领域，基于对市民需求数据的理解，优化服务流程，提升政务服务的智能化水准，打造便捷、高效的政务服务新范式。
2、视联行业的创新应用
携手伙伴联合研发的海纳视联大模型，在视联行业展现出应用潜力。面向城市治理，能够对城市中的视频监控数据进行智能分析，识别交通拥堵、异常事件等，为城市管理提供决策依据；在行业视觉方面，助力工业生产中的质量检测，通过对产品图像数据的分析，快速发现产品缺陷；在社区乡村和数字家庭领域，实现智能安防监控，保障居民生活安全，推动视联应用生态的蓬勃发展。
3、开放生态构建，促进大模型协同创新
天翼云积极构建大模型生态，为模型开发者、模型提供者、应用厂商、科研所等各类生态伙伴提供丰富的支持。通过开放 API、共享数据集等方式，降低了大模型开发与应用的门槛，吸引更多创新力量参与。模型开发者可以基于天翼云的全栈大模型体系，专注于模型的创新与优化；应用厂商能够快速将大模型集成到自身业务中，开发出更具竞争力的智能应用；科研所则可以利用天翼云的算力与数据资源，开展前沿的大模型研究，多方协同创新，共同推动大模型技术的进步与应用的拓展。
天翼云数据的全栈大模型体系，以坚实的技术根基、智能的训练优化手段、广泛的行业应用以及开放的生态构建，在人工智能领域脱颖而出。在未来，随着技术的不断突破与生态的持续繁荣，天翼云将继续引领大模型发展潮流，为各行业的数字化、智能化转型提供源源不断的动力，创造更多的价值与可能。
