1 GPU 算力在 AI 产业中的行业背景

1.1 息壤平台 GPU 算力名词解读

息壤平台 GPU 算力代表息壤智算平台可调度的图形处理器计算资源集合，GPU 擅长并行计算，刚好适配大模型海量矩阵运算需求。CPU 擅长复杂逻辑串行处理，而大模型无论是训练迭代，还是推理阶段批量处理请求，都需要大规模并行运算，GPU 可以大幅提升计算速度。息壤平台将各类异构 GPU 资源统一纳管，对外提供标准化调用能力。

1.2 大模型业务对于 GPU 算力的差异化诉求

训练任务和推理任务，对 GPU 算力的要求并不一样。

①大模型训练任务，看重多卡互联通信能力、显存容量，需要集群协同。

 ②推理业务，更加关注单卡处理吞吐、请求响应时延。

③部分中小企业、科研团队，不会常年持续占用大规模算力，存在阶段性使用的特点，自建硬件很难匹配这种弹性的使用模式。

2 天翼云息壤平台 GPU 算力产品特点

2.1 异构算力统一纳管

天翼云息壤平台 GPU 算力兼容多种类型加速硬件，实现异构算力统一调度管理，用户不需要关注底层硬件差异，直接提交训练、推理任务，平台自动分配适配资源。平台依托智算中心基础设施，配套高速网络，保障多卡之间数据传输效率，减少分布式任务的等待耗时。

2.2 主要落地使用场景

①大模型训练调优：开展基座模型训练、行业微调任务，调度多卡 GPU 集群资源。

 ②线上推理业务：承载 AI 应用实时调用请求，根据并发规模调配 GPU 实例。

 ③科研仿真计算：材料、流体、生物信息方向科研仿真任务，调用 GPU 加速科学计算流程。

 ④内容生成业务：AI 图像、短剧动漫创作业务，借助 GPU 算力完成生成类计算任务。

3 选用息壤平台 GPU 算力的实用建议

3.1 根据任务类型选择算力规格

训练任务优先选择高显存规格实例，保障可以加载完整模型权重文件；面向高并发推理业务，可以侧重评估单位算力能够承载的请求吞吐量，平衡性能与资源消耗。

3.2 重视网络与存储配套

GPU 算力性能能否充分释放，网络、存储配套不能忽视。大规模分布式训练任务，需要配套高速网络，同时搭配高性能存储，保障训练数据集、模型检查点文件快速读写。

结语 ：GPU 算力是 AI 业务运转的底层根基，息壤平台 GPU 算力把分散的硬件资源整合起来，面向不同业务提供弹性可用的计算能力。不管是企业 AI 产品落地，还是高校科研计算，都可以按需取用对应算力。选对算力规格，同时搭配网络存储资源，才可以充分释放大模型业务的整体运行效率。