在人工智能蓬勃发展的当下，大模型已成为驱动各行业智能化变革的核心引擎。从智能客服精准理解用户意图，到智能创作激发无限创意，再到智能决策为企业发展指明方向，大模型的影响力无处不在。而在这背后，数据支撑与卓越的模型体系至关重要。天翼云数据凭借深厚的技术积淀与持续创新，构建起一套性能卓越的全栈大模型体系，为 AI 发展注入澎湃动力。
一、算力支撑，突破计算瓶颈
算力堪称大模型训练的 “动力源泉”。天翼云打造的智算数据中心 AIDC，配备定制化液冷智算服务器，其电能利用效率（PUE）低至 1.12，在保障算力输出的同时，实现节能，降低运营成本。云智超一体化基础设施 “云骁”，具备异构算力纳管能力
，可将 GU、NPU、CPU 等不同类型算力资源整合。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，让模型训练效率大幅提升。例如在训练超大规模语言模型时，能快速调配 GPU 算力加速矩阵运算，NPU 算力优化神经网络处理，CPU 算力负责基础任务调度，使整体训练时间大幅缩短，加速模型迭代进程，满足各类复杂大模型对算力的严苛需求。
二、高效数据存储，保障数据流通
大模型训练依赖海量数据，天翼云数据在存储方面表现。自研的高性能并行文件存储 HPFS，拥有百 TB 级的吞吐能力、百万级 IOPS 和亚毫秒级时延，能快速读写大规模数据，满足大模型训练对数据读取速度的极致要求。分布式存储架构将数据分散存储于多个节点，提升数据可靠性，即便部分节点出现故障，数据也能安然无恙，且具备 PB 级数据的可扩展性，从容应对数据量的持续增长。无论是文本、图像还是视频等不同类型数据，都能在这一存储体系中高效存储与快速调取，为大模型训练提供稳定、高效的数据支撑，确保数据在整个训练流程中顺畅流通，不出现卡顿与延迟。
三、智能训练优化，加速模型迭代
在大模型训练过程中，天翼云全栈大模型体系展现出智能优化能力。支持多种并行策略，如数据并行、模型并行和 3D 并行，可根据模型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。针对显存资源紧张问题，提供多维度的显存优化策略，通过优化数据方式、合理分配显存空间等手段，在有限显存条件下，也能顺利训练近万亿级参数的大模型，降低训练成本。一站式智算服务 “慧聚”，为大模型训练提供智能化全流程管理。从数据预处理时自动进行数据清洗、标注，提升数据质量，到模型训练中实时监测训练指标，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，大幅缩短模型训练周期，让大模型能够更快地投入应用，为企业和开发者节省大量时间与资源。
四、丰富模型生态，适配多元场景
天翼云构建了丰富的大模型生态，拥有多大模型以适配不同行业与业务场景需求。政务大模型 “慧泽” 深度融合数字政府全流程场景，在政策咨询时能快速准确解读政策法规，政务审批中实现智能审批辅助，公共服务里优化服务流程，提升政务服务智能化。海纳视联大模型在视联行业表现突出，在城市治理中对视频监控数据智能分析识别异常，工业生产里助力质量检测，社区乡村和数字家庭中实现智能安防监控。多样的模型与丰富的应用场景，使得各行业用户都能找到契合自身需求的解决方案，充分发挥大模型的价值，推动行业智能化升级。
五、精准行业应用，赋能千行百业
天翼云数据的全栈大模型体系在各行业的应用中展现出精准的赋能效果。在金融领域，通过对用户交易数据、行为数据的深度分析，利用大模型构建智能风控体系，精准识别潜在欺诈行为与风险事件，保障资金安全；同时，为用户提供个性化金融服务推荐，提升客户体验。在医疗行业，整合患者病历、基因、健康监测等数据，借助大模型为医生提供精准辅助诊断建议，制定个性化治疗方案，提高治疗效果。在制造业，基于生产设备运行数据，运用大模型预测设备故障，优化生产流程，提高生产效率与产品质量。精准的行业应用，让天翼云大模型体系成为各行业智能化转型的得力助手。
天翼云数据的全栈大模型体系，凭借算力支撑、高效的数据存储、智能的训练优化、丰富的模型生态以及精准的行业应用，展现出卓越的性能。在未来，随着技术的不断进步与创新，天翼云将继续发挥其优势，推动大模型技术在更多领域的深度应用，为各行业数字化、智能化发展创造更多价值，引领人工智能发展新潮流。
