高性能AI推理加速平台
Beta Inference Acceleration Platform
基于自研推理芯片打造的高性能大模型推理中枢,支持多模型并存、灰度发布与智能调度,大幅降低推理成本与延迟。
方案背景
大模型应用爆发后,企业压力从'会不会训练'转向'能否以可承受成本大规模推理'。
成本与能耗高
在线服务对延迟与并发稳定性要求严格,传统GPU集群成本与能耗高,难以支撑规模化上线。
模型部署与运维复杂
多模型版本管理、灰度发布、故障恢复等工程能力缺失,运维团队压力巨大。
方案内容
基于自研推理芯片打造'高性能大模型推理中枢':
底层硬件
针对Transformer优化的推理芯片,支持INT8/FP8/INT4等低比特精度,保证精度稳定;以高密度服务器与高速互联构建推理集群。
软件平台
统一推理服务网关,支持多模型并存、多版本灰度、A/B测试、限流与熔断;标准API接入,屏蔽复杂算力调度与负载均衡。
运维与计费
内置服务监控与计费模块,支持按应用/部门/租户统计调用量与资源占用,便于成本核算与服务收费。
核心优势
用数据说话，让实力可见
推理速度
相比通用GPU方案
成本节省
单次推理成本大幅降低
服务可用性
高可用架构保障
响应延迟
极致的用户体验
技术特点
深度技术能力，全面赋能业务
专用推理芯片
针对Transformer架构深度优化，支持INT8/FP8低精度推理，性能功耗比业界领先
弹性伸缩
根据负载自动扩缩容，支持多模型混合部署，资源利用率最大化
灰度发布
支持A/B测试、流量分配、版本回退，确保模型更新零风险
智能监控
实时监控QPS、延迟、错误率，自动告警与故障切换，保障服务稳定
适用行业
该解决方案适用于以下行业及场景
大模型平台
互联网业务
客服中心
内容生产
运营商
实施流程
专业团队全程护航，确保项目顺利交付
需求评估
分析业务场景、并发需求、SLA要求和成本预算
架构设计
设计推理集群规模、网络拓扑、负载均衡策略
平台部署
部署推理集群、配置服务网关、接入监控系统
模型迁移
模型格式转换、性能调优、压力测试验证
上线运营
灰度发布、流量切换、运维培训与技术支持
常见问题
解答您关心的问题
支持主流的大语言模型（LLaMA、GPT、ChatGLM等）、多模态模型（CLIP、Stable Diffusion等）、传统NLP模型（BERT、T5等）。可以通过ONNX、TensorRT等标准格式接入，也支持原生PyTorch/TensorFlow模型。
采用多副本部署、自动故障切换、限流熔断等机制。实时监控服务健康状态，异常时自动告警并切换到备用节点。支持版本回退，问题模型可一键下线。
自研推理芯片性价比高，长期使用成本可降低50%以上。按实际算力占用计费，避免公有云按token计费的不确定性。大规模部署后边际成本极低。
支持按流量比例、用户分组、地理位置等维度进行灰度。可设置5%流量先验证新模型，观察指标正常后逐步扩大。一旦发现问题可立即回退，保证业务零中断。
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