人工智能時代，大模型的發(fā)展帶來了智能算力需求的大爆發(fā)。

然而，企業(yè)AI算力管理卻陷入了三大困境：非核心時段利用率不足20%；賬單碎片化，成本歸屬難追溯；擴(kuò)容只能靠買新硬件，靈活性堪憂。

在算力短缺且昂貴的當(dāng)下，這無疑是一種巨大的浪費。那么，究竟該如何提升算力的有效利用率呢？

寶蘭德（688058）推出的AI智算平臺，能夠讓每張GPU迸發(fā)100%價值，幫助用戶實現(xiàn)“三省”：省錢，硬件投入砍掉1/3，資源浪費清零；省心，智能運維解放工程師雙手；省時，算力交付從“等一周”到“等一小時”。

GPU“摸魚”，IT人“上火”

OpenAI曾在2020年提出Scaling law定律。該定律指出，大模型的最終性能與計算量、模型參數(shù)量及訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的大小密切相關(guān)。

換言之，若要提升大模型的能力，就需要不斷增加模型參數(shù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，這就需要部署大規(guī)模的訓(xùn)練集群，隨著集群規(guī)模的不斷擴(kuò)大，訓(xùn)練成本也呈指數(shù)級增長。

據(jù)估算，自2012年以來，AI模型訓(xùn)練算力需求每3～4個月就翻一番，每年訓(xùn)練AI模型所需算力增長幅度高達(dá)10倍。

令很多IT人著急上火的是，企業(yè)在加大投入進(jìn)行大模型訓(xùn)練時，卻遇到了一個共性問題，那就是算力利用率很低。

GPU作為AI數(shù)據(jù)中心最核心且最貴的算力資產(chǎn)，其工作效率直接決定了數(shù)據(jù)中心的整體效能。然而，就像辦公室里總有員工“對著電腦瘋狂敲鍵盤實際卻在看劇”偷懶一樣，GPU工作時也會用“100%利用率”的假動作悄悄“摸魚”。

某頭部證券公司AI負(fù)責(zé)人坦言：“我們的數(shù)百張GPU卡，實際利用率不足30%，但業(yè)務(wù)部門仍在不斷要求擴(kuò)容?！?/p>

一位銀行工程師分享道，“我們搭建的混合異構(gòu)算力平臺，高峰期算力集群利用率能達(dá)到60%就已經(jīng)算得上是優(yōu)秀?！?/p>

在一些智算中心，由于使用的是相對落后的服務(wù)器或GPU卡，加之缺乏市場化運營思維與專業(yè)能力，算力利用率甚至不足20%，造成嚴(yán)重的資源浪費。

其背后的原因在于，傳統(tǒng)GPU資源分配模式存在諸多痛點：

一是算力資源利用率低。在AI大模型運行環(huán)境中，常規(guī)的GPU分配機(jī)制多采用獨占模式，導(dǎo)致計算資源空置問題突出。

二是資源共享力度不足?，F(xiàn)有GPU資源調(diào)度方案通常局限于整卡分配，缺乏靈活的計算單元與顯存空間切分機(jī)制。

三是異構(gòu)硬件適配困難。當(dāng)前加速器市場呈現(xiàn)多元硬件生態(tài)，涵蓋GPU/NPU/及各類自研芯片，不同廠商設(shè)備存在兼容壁壘，導(dǎo)致上層應(yīng)用面臨多平臺適配成本高企的挑戰(zhàn)。

算力調(diào)度版“滴滴”來了

“這就像買了一輛頂級跑車，但自己不太懂賽車技術(shù)，也沒有專業(yè)的賽車團(tuán)隊來調(diào)試車輛和規(guī)劃最佳行駛路線，那就只能在普通道路上行駛?！?/p>

在行業(yè)專家看來，上述現(xiàn)象的產(chǎn)生，不僅是一個資源閑置問題，更是一個轉(zhuǎn)型機(jī)遇問題。行業(yè)需要的往往不是更多的算力供給，而是一個能精準(zhǔn)調(diào)度現(xiàn)有資源的“算力分發(fā)工具”。

寶蘭德AI智算平臺是一個綜合性的解決方案，集成了算力資源池、算力中間件、大模型工場三大核心組件，提供算力租賃、大模型訓(xùn)推、大模型API等多種服務(wù)，并持續(xù)提供算力及大模型的運營運維，保障AI資產(chǎn)的沉淀與迭代。

不僅如此，該平臺還聚焦于解決大模型應(yīng)用中的高并發(fā)壓力和推理服務(wù)響應(yīng)問題，并支持對模型進(jìn)行微調(diào)，提升大模型在實際應(yīng)用中的準(zhǔn)確性和效果，旨在降低企業(yè)在大模型開發(fā)與部署過程中的成本與技術(shù)門檻，加速人工智能技術(shù)的落地和廣泛應(yīng)用，解決算力瓶頸問題并推動行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

更具體地說，寶蘭德AI智算平臺擁有三大核心技術(shù)：

一是資源超售黑科－－讓GPU“一變多”，包括虛擬化技術(shù)，單卡拆分多張邏輯卡，利用率飆升至80%+；彈性計費自由，包年包月（長周期降本）+按量付費（突發(fā)需求）模式隨心切換；效果對比，硬件采購成本降低，資源浪費清零。

二是智能調(diào)度指揮官－－算力分配的“最強(qiáng)大腦”，包括優(yōu)先級算法，高優(yōu)先級任務(wù)秒級搶占資源，SLA保障不掉線；成本透明賬單，部門/項目/時間多維拆分，每分錢花得明明白白；用戶見證，企業(yè)算力成本降低，賬單爭議大幅減少。

三是全生命周期管家－－7x24小時保駕護(hù)航，包括算力監(jiān)控運維，GPU異常/網(wǎng)絡(luò)波動實時告警，問題快速修復(fù)；安全防護(hù)罩，從鏡像隔離到權(quán)限分級，AI資產(chǎn)0泄露；運維革命，人工干預(yù)減少，故障響應(yīng)從小時級壓縮至分鐘級。

有此“利器”在手，IT人終于不用“著急上火”了。在解決CPU“摸魚”的同時，還大幅降低了算力成本，有望推動行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速。