高性能AI推理加速平台
Beta Inference Acceleration Platform
基於自研推理芯片打造的高性能大模型推理中樞,支持多模型並存、灰度發布與智能調度,大幅降低推理成本與延遲。
方案背景
大模型應用爆發後,企業壓力從'會不會訓練'轉向'能否以可承受成本大規模推理'。
成本與能耗高
在線服務對延遲與並發穩定性要求嚴格,傳統GPU集群成本與能耗高,難以支撐規模化上線。
模型部署與運維複雜
多模型版本管理、灰度發布、故障恢復等工程能力缺失,運維團隊壓力巨大。
方案內容
基於自研推理芯片打造'高性能大模型推理中樞':
底層硬件
針對Transformer優化的推理芯片,支持INT8/FP8/INT4等低比特精度,保證精度穩定;以高密度服務器與高速互聯構建推理集群。
軟件平台
統一推理服務網關,支持多模型並存、多版本灰度、A/B測試、限流與熔斷;標準API接入,屏蔽復雜算力調度與負載均衡。
運維與計費
內置服務監控與計費模塊,支持按應用/部門/租戶統計調用量與資源佔用,便於成本核算與服務收費。
核心優勢
用數據說話，讓實力可見
推理速度
相比通用GPU方案
成本節省
單次推理成本大幅降低
服務可用性
高可用架構保障
響應延遲
極致的用戶體驗
技術特點
深度技術能力，全面賦能業務
專用推理芯片
針對Transformer架構深度優化，支持INT8/FP8低精度推理，性能功耗比業界領先
彈性伸縮
根據負載自動擴縮容，支持多模型混合部署，資源利用率最大化
灰度發布
支持A/B測試、流量分配、版本回退，確保模型更新零風險
智能監控
實時監控QPS、延遲、錯誤率，自動告警與故障切換，保障服務穩定
適用行業
該解決方案適用於以下行業及場景
大模型平台
互聯網業務
客服中心
內容生產
運營商
實施流程
專業團隊全程護航，確保項目順利交付
需求評估
分析業務場景、並發需求、SLA要求和成本預算
架構設計
設計推理集群規模、網絡拓撲、負載均衡策略
平台部署
部署推理集群、配置服務網關、接入監控系統
模型遷移
模型格式轉換、性能調優、壓力測試驗證
上線運營
灰度發布、流量切換、運維培訓與技術支持
常見問題
解答您關心的問題
支持主流的大語言模型（LLaMA、GPT、ChatGLM等）、多模態模型（CLIP、Stable Diffusion等）、傳統NLP模型（BERT、T5等）。可以通過ONNX、TensorRT等標準格式接入，也支持原生PyTorch/TensorFlow模型。
採用多副本部署、自動故障切換、限流熔斷等機制。實時監控服務健康狀態，異常時自動告警並切換到備用節點。支持版本回退，問題模型可一鍵下線。
自研推理芯片性價比高，長期使用成本可降低50%以上。按實際算力佔用計費，避免公有雲按token計費的不確定性。大規模部署後邊際成本極低。
支持按流量比例、用戶分組、地理位置等維度進行灰度。可設置5%流量先驗證新模型，觀察指標正常後逐步擴大。一旦發現問題可立即回退，保證業務零中斷。
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