模型训练平台解决方案

依托天翼分布式架构的云底座和海量的计算、存储、网络资源，融合智算、超算多样化算力服务，为ChatGPT类大模型训练、汽车碰撞、流体动力学、无人驾驶、生命科学等场景提供软硬全栈解决方案。

服务咨询

行业趋势

云、超、智加速融合，多元算力支持丰富复杂的业务场景

1 需求加速算力多样升级：多样化的智能场景需要多元化的算力，人工智能、科学研究以及元宇宙等新兴领域快速崛起都对算力提出更高要求 2 异构计算成为主流模式：硬件架构突破以 CPU 为中心的体系，应用维度从芯片内、节点内向系统级分布式+异构（CPU+GPU）逐步深化 3 泛在协同计算应用深化：在算力网络中，云、边、端共同构成了多层立体的泛在计算架构，通过与网络的深度融合，构成算力网络的新型基础设施

业务挑战

AI算力需求快速增长的同时，供需矛盾凸显

1 需求加速算力多样升级：多样化的智能场景需要多元化的算力，人工智能、科学研究以及元宇宙等新兴领域快速崛起都对算力提出更高要求 2 异构计算成为主流模式：硬件架构突破以 CPU 为中心的体系，应用维度从芯片内、节点内向系统级分布式+异构（CPU+GPU）逐步深化 3 泛在协同计算应用深化：在算力网络中，云、边、端共同构成了多层立体的泛在计算架构，通过与网络的深度融合，构成算力网络的新型基础设施
针对大模型训练等AI场景，基础设施面临巨大挑战

四堵墙：大模型训练推理的挑战高成本：基础设施成本高

解决方案场景

人工智能大模型训练平台
人工智能大模型推理
覆盖互联网、AI公司的公有云智算专属云
政府主导的区域智算中心
AI开发平台

显存限制：单机多卡训练无法满足迁移参数大模型训练需求，大模型的训练和推理需要高算力支持平台搭建复杂：训练平台需要高性能算力、存储和网络，需要系统优化和监控能力，搭建与运维成本高训练部署困难：LLM预训练、LLM精调、多模态文生图训练部署复杂，AI商业化门槛高

方案架构

方案简介

提供大规模高性能计算服务及加速套件的智算算力平台，大幅提升AI训练和AI推理的性能，无需建设、调优和运维复杂的计算节点、存储及RDMA网络，即可使用高性能、高效率、高扩展性的智能计算基础设施环境。为客户提供安全、稳定、易用的弹性基础设施，为AI场景提供软硬一体的算力平台解决方案，加速科技创新和产业智能化转型。

架构优势

通智超一体

大规模，万卡级训练支持；高性能，极致算力；开箱即用，便捷使用；多用户租户服务，灵活调度；

高性能算力

提供最高3.2Tb RDMA网络，us级时延；百万IOPS、百Gb带宽并行文件存储；可按需创建的GPU裸金属/云主机

高效计算

提供通信、数据、训练、推理全链路加速能力；适配业界主流的训练框架，提供开箱即用使用体验；针对不同场景提供弹性、bin-pack、拓扑感知等调度策略

方案优势

云超智一体，基于CloudOS4.0底座，实现AI业务闭环

自主可控：核心技术不再受限开源软件技术限制，完全自主研发。统一架构：从超大规模中心云到轻量化边缘云；从X86到一云多芯统一底座：超40款IaaS产品服务提供，多AZ高可用等业务特性支持软硬协同：自研智能网卡/DPU，全面硬件加速
统一AI与超算，优化调度算法

融合算力支持CPU+GPU等异构算力融合部署、提供多元化的智能算力服务；智能线性加速毫秒级延时的高性能RDMA网络与高性能并行文件存储，实现超大规模分布式集群训练的线性加速；优化调度算法实现任务准时率SLA >99.9%，保证任务0超时。
生态开放共创，体系开放兼容

天翼云国产化生态共完成互认证1600+项，涵盖芯片类、服务器类、硬件终端类、操作系统类、PaaS平台类、应用软件类多种应用
灵活部署、属地服务

灵活的模式和强大的集团属地服务体系，提供全方位投建运保障