青云科技 AI 算力发布会：多元资源管理统一服务调度平台助力解决算力挑战

青云AI调度产品蕴藏着巨大的潜力，其全栈式产品架构能够整合不同区域的产品，统一提供算力服务，这一点确实值得关注。

多区域融合的服务模式

青云AI的调度产品在实现多个可用区、多个区域统一融合方面非常不易。这种跨区域融合使得算力服务得以广泛覆盖整个社会。以一些大型数据中心为例，过去它们各自为政，资源无法整合。青云的产品架构成功实现了不同区域资源的集中管理和统一调配算力。更重要的是，这种整合并非简单的数量叠加，而是深度融合，从而提升了整个算力系统的能效比。这为众多需要强大算力的业务提供了坚实的支撑。

一些全球性的科研项目，过去因为区域设备资源的限制而受限。如今，青云的架构能够突破这一限制。这一点对于促进大规模科研计算的发展，具有极其重要的意义。

统一纳管平台的便利性

针对管理者和用户两端，青云的统一管理平台展现出卓越的功能。用户与管理者可以借助它全面操作AI基础设施与服务。在日常维护过程中，管理员能轻松完成各种设置，例如，某公司的数据中心管理员便可以直接操控庞大的AI算力云服务系统。

用户操作起来更加简便，无需在多个平台之间频繁切换。以AI算法开发者为例，他们可以直接在此平台完成所需操作，这大大提升了工作效率。

业务的场景化服务

在智算领域，青云的场景化业务表现优异。以大语言模型的训练和推理为例，青云能够满足其在各个阶段的需求。在模型训练过程中，青云能够迅速调配所需资源。在文本式生成的负载均衡服务中，该产品能够迅速作出响应。

一些新兴的AI内容创作公司，得益于这种负载均衡服务，业务得以稳定运行。对客户来说，一键完成部署、扩容和负载均衡等操作，极大地节省了人力、物力和计算资源。在AI行业竞争如此激烈的今天，这一点显得尤为重要。

资源管理与自动化

青云AI算力调度平台上的资源管理相当周全。该平台支持内置和适配等多种操作，确保数以万计的卡资源能够迅速获取和释放。在资源调度的自动化方面，众多自动化机制确保了资源环境与配置的稳定性。

在有超大型计算任务时，能够迅速调用所需的万卡资源。任务完成之后，这些资源又能迅速释放，以便为其他项目所用。这种高效资源调配在行业内堪称领先，有效避免了资源的闲置与浪费。

算法开发支持平台

青云为算法开发专门搭建了平台。开发者可以在线轻松启动开发环境，并构建工程项目。这不再需要像过去那样，经历繁琐的大规模文件上传和下载过程。举例来说，某高校的算法研究团队，就能直接在这个平台上构建VC工程，进行他们的研究工作。

开发接近尾声或处于调试阶段时，利用青云的AI训练平台，可以启动算力基础设施进行训练。这一举措为算法从开发到应用的整个过程提供了至关重要的支撑，显著提升了算法研发的整体效率。

模型仓库及统一调度平台

青云模型仓库（MaaS）服务于众多客户。服务商能轻松将产品上架。企业客户可迅速调用模型进行微调与部署。青云还利用同一平台对各类资源进行调度和管理。无论是GPU、CPU资源，还是国产芯片、应用框架，都井然有序。

某AI创业公司，在青云平台上，可以轻松找到所需的模型和适宜的资源。这样的平台，极大地推动了AI产业链的协同进步。

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