擎创科技与中科可控联合发布：大模型一体机开启AI落地新纪元

一、行业背景：大模型落地面临硬件适配与部署效率双重挑战

当前，大模型技术已进入规模化应用阶段，但企业实际部署中仍面临两大核心痛点：

1. 硬件适配难题：通用服务器难以满足大模型对算力密度、内存带宽及低延迟网络的需求，导致训练效率低下。例如，某金融企业尝试在标准x86集群上运行千亿参数模型时，发现GPU利用率长期低于60%，主要受限于PCIe总线带宽。
2. 部署周期冗长：从硬件选型、驱动调优到模型压缩，传统方案需3-6个月完成环境搭建。某制造业客户反馈，其AI中台项目因硬件兼容性问题导致上线延迟4个月，直接损失超200万元。

在此背景下，擎创科技与中科可控的联合创新直击行业痛点，通过软硬一体化设计实现”开箱即用”的突破性体验。

二、产品架构：四层协同构建高效AI底座

大模型一体机采用模块化架构设计，核心由四大层级构成：

1. 硬件层：基于中科可控R620 G30服务器，搭载海光7000系列CPU与昇腾910B AI加速器，提供2.5PFLOPS混合精度算力。通过NVLink-C2C技术实现GPU间320GB/s双向带宽，较PCIe 4.0提升8倍。
2. 操作系统层：定制化统信UOS系统，集成擎创自研的AI容器引擎，支持Kubernetes动态资源调度。实测显示，该引擎可使模型推理延迟降低37%，尤其在长序列处理场景中优势显著。
3. 算法层：内置擎创Sumo AI平台，提供从数据标注到模型部署的全流程工具链。其特色功能包括：
   • 动态批处理：通过自适应批大小算法，使GPU利用率稳定在92%以上
   • 量化压缩工具：支持INT8量化误差小于1%的模型转换
4. 管理界面：可视化控制台集成Prometheus监控系统，可实时追踪算力使用率、内存占用及网络吞吐量。某测试案例中，该界面帮助运维团队在15分钟内定位到因温度过高导致的算力下降问题。

三、技术亮点：三大创新突破行业瓶颈

1. 异构计算优化：通过自定义算子库实现CPU-GPU协同计算，在NLP任务中使端到端延迟从120ms降至68ms。代码示例：

   # 自定义算子实现混合精度计算
   @torch.jit.script
   def hybrid_forward(input: Tensor, weight: Tensor):
    fp16_input = input.half()
    fp32_weight = weight.float()
    return (fp16_input @ fp32_weight).float()

2. 存储加速方案：采用RDMA over Converged Ethernet (RoCE)技术，结合擎创分布式存储系统，使千亿参数模型加载时间从45分钟缩短至9分钟。
3. 安全增强设计：硬件级可信执行环境（TEE）与国密SM4算法结合，通过FIPS 140-2认证，满足金融、政务等高安全需求场景。

四、应用场景：三大领域验证产品价值

1. 金融风控：某银行部署后，反欺诈模型响应时间从300ms降至85ms，误报率降低42%。系统支持每日处理超2亿笔交易数据，硬件成本较原有方案节省35%。
2. 智能制造：在汽车零部件检测场景中，一体机实现99.7%的缺陷识别准确率，较云方案提升18个百分点。单线年节约质检成本达120万元。
3. 智慧医疗：某三甲医院部署医学影像分析系统后，CT扫描报告生成时间从15分钟缩短至90秒，医生阅片效率提升300%。

五、实施建议：企业落地四步法

1. 需求评估：使用擎创提供的算力测算工具，输入模型参数量、批次大小等参数，自动生成硬件配置建议。
2. 环境准备：一体机支持裸金属、虚拟机及容器三种部署模式，推荐采用KubeEdge边缘计算架构实现分支机构快速接入。
3. 模型迁移：利用Sumo AI平台的模型转换工具，支持PyTorch、TensorFlow等主流框架的无缝迁移。实测显示，ResNet-50模型迁移耗时不超过30分钟。
4. 运维优化：建立基于Grafana的监控看板，重点关注GPU温度（建议<85℃）、内存碎片率（建议<15%）等关键指标。

六、行业影响：重新定义AI基础设施标准

该产品的推出标志着AI基础设施进入3.0时代，其核心价值体现在：

• TCO降低：通过硬件预优化与软件调优，使三年总拥有成本（TCO）较分散采购降低48%
• 技术民主化：中小企业无需组建专业运维团队，即可获得与头部企业同等的AI能力
• 生态开放：预留PCIe扩展槽与OCP 3.0接口，支持未来算力升级与第三方硬件接入

据Gartner预测，到2026年，软硬一体化AI解决方案将占据企业AI基础设施市场65%的份额。擎创科技与中科可控的此次合作，不仅为企业提供了即插即用的智能化工具，更推动了AI技术从实验室走向生产环境的最后一步跨越。对于希望加速数字化转型的企业而言，这无疑是一个值得重点评估的创新方案。